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综合去取向和广义体散射的三分量极化目标分解模型
被引量:
3
1
作者
刘修国
黄晓东
+1 位作者
陈启浩
陈奇
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2451-2457,共7页
该文深入分析了Freeman分解中存在的体散射过度估计问题,并发展了一种综合去取向理论和广义体散射模型的三分量极化目标分解模型解决该问题。首先,在分解前对极化协方差矩阵进行去取向处理以削弱交叉极化分量;然后采用一种广义体散射模...
该文深入分析了Freeman分解中存在的体散射过度估计问题,并发展了一种综合去取向理论和广义体散射模型的三分量极化目标分解模型解决该问题。首先,在分解前对极化协方差矩阵进行去取向处理以削弱交叉极化分量;然后采用一种广义体散射模型以适应林地中HH分量和VV分量的比值变化;最后,增加功率限制处理以完全消除负功率问题。实验采用德国Oberpfaffenhofen地区L波段机载ESAR数据进行验证,并与其他改进模型进行比较,结果表明,综合处理后的分解模型能显著地解决体散射过度估计问题,且分解结果更接近地物的实际散射机理。
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关键词
SAR图像处理
Freeman分解
去取向
广义
体散射模型
体
散射
过度估计
在线阅读
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职称材料
一种适合方位建筑物的基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法
被引量:
6
2
作者
闫丽丽
张继贤
+1 位作者
高井祥
黄国满
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期203-208,共6页
针对走向与雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为方位建筑物),提出了一种基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法.该方法用于区分散射类型易混淆的方位建筑物和植被.本文首先对方位角补偿后的相干矩阵进行相位旋转;然后构造一种修...
针对走向与雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为方位建筑物),提出了一种基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法.该方法用于区分散射类型易混淆的方位建筑物和植被.本文首先对方位角补偿后的相干矩阵进行相位旋转;然后构造一种修正的体散射模型,该模型包含纯体散射模型和方位二面角散射模型;最后加入两个能量限制条件,有效避免了负能量像素点的出现.实验结果表明,与已有的四分量分解方法相比,提出的分解方法有效解决了方位建筑物被误识别为植被等体散射类型的问题且消除了负能量,有利于从植被中区分方位建筑物.
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关键词
极化SAR
四分量分解
方位建筑物
体散射模型
相位旋转
方位角补偿
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职称材料
一种自适应的混合Freeman/Eigenvalue极化分解模型
被引量:
2
3
作者
何连
秦其明
任华忠
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2017年第2期8-14,共7页
全极化SAR数据的极化分解在土地利用分类、目标检测与识别以及地表参数反演等领域得到了广泛应用。目前,主要有基于特征值分解和基于模型分解2类极化分解方法。混合Freeman/Eigenvalue极化分解结合了两者的优势,避免了基于模型的极化分...
全极化SAR数据的极化分解在土地利用分类、目标检测与识别以及地表参数反演等领域得到了广泛应用。目前,主要有基于特征值分解和基于模型分解2类极化分解方法。混合Freeman/Eigenvalue极化分解结合了两者的优势,避免了基于模型的极化分解中负功率问题并且能够利用已知的散射机制解释分解后的散射分量。为了进一步拓展该分解在不同地表类型中的应用,通过引入参数Neumann一般化体散射模型,提出了一种自适应的极化分解模型。利用德国Black Forest地区的L波段AirSAR(airborne synthetic aperture Radar)全极化数据进行实验,并与现有的Yamaguchi三分量模型和自适应非负分解(adaptive nonnegative eigenvalue decomposition,ANNED)对比分析,以验证模型的有效性。研究表明,自适应的混合Freeman/Eigenvalue极化分解模型保证了分解能量的非负性及完全分解,适应于不同类型的地表,能有效地区分不同地类。
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关键词
PolSAR
极化分解
Freeman/Eigenvalue分解
Neumann
体散射模型
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职称材料
一种面向建筑物提取的极化雷达影像分解方法
被引量:
6
4
作者
郭宋静
吴文福
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第2期70-75,共6页
针对基于物理散射模型分解的建筑物与植被混淆的问题,发展了一种面向建筑物提取的全极化SAR影像多分量分解方法,用于区分散射类型易混淆的方位建筑物(走向与雷达方位向不平行的建筑物)与植被。该方法根据植被与建筑物的不同散射机制,预...
针对基于物理散射模型分解的建筑物与植被混淆的问题,发展了一种面向建筑物提取的全极化SAR影像多分量分解方法,用于区分散射类型易混淆的方位建筑物(走向与雷达方位向不平行的建筑物)与植被。该方法根据植被与建筑物的不同散射机制,预先剔除了植被像元,修正了体散射模型,改进了常规的全极化SAR多分量分解方法。通过H/α/A分解和非反射对称比筛选出植被像元,抑制植被区域对多分量分解效果的影响;引入修正的体散射模型,改进多分量分解模型;对植被区域进行Yamaguchi四分量分解,其他区域进行改进的多分量分解。利用E-SAR和AIRSAR全极化数据进行实验。结果表明,与传统的多分量分解方法相比该方法能够有效去除建筑物中的自然地物虚警从而提高检测精度。
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关键词
极化SAR
建筑物提取
多分量分解
像元筛选
体散射模型
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职称材料
题名
综合去取向和广义体散射的三分量极化目标分解模型
被引量:
3
1
作者
刘修国
黄晓东
陈启浩
陈奇
机构
中国地质大学(武汉)信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2451-2457,共7页
基金
武汉市学科带头人计划项目(201271130443)资助课题
文摘
该文深入分析了Freeman分解中存在的体散射过度估计问题,并发展了一种综合去取向理论和广义体散射模型的三分量极化目标分解模型解决该问题。首先,在分解前对极化协方差矩阵进行去取向处理以削弱交叉极化分量;然后采用一种广义体散射模型以适应林地中HH分量和VV分量的比值变化;最后,增加功率限制处理以完全消除负功率问题。实验采用德国Oberpfaffenhofen地区L波段机载ESAR数据进行验证,并与其他改进模型进行比较,结果表明,综合处理后的分解模型能显著地解决体散射过度估计问题,且分解结果更接近地物的实际散射机理。
关键词
SAR图像处理
Freeman分解
去取向
广义
体散射模型
体
散射
过度估计
Keywords
SAR image processing
Freeman decomposition
De-orientation
Generalized volume scattering model
Volume scattering overestimation
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
一种适合方位建筑物的基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法
被引量:
6
2
作者
闫丽丽
张继贤
高井祥
黄国满
机构
中国测绘科学研究院
中国矿业大学环境与测绘学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期203-208,共6页
基金
国家863高技术研究发展计划(No.2011AA120401)
中国测绘科学研究院基本科研业务费(No.7771406)
公益性行业科研专项(No.B1402)
文摘
针对走向与雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为方位建筑物),提出了一种基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法.该方法用于区分散射类型易混淆的方位建筑物和植被.本文首先对方位角补偿后的相干矩阵进行相位旋转;然后构造一种修正的体散射模型,该模型包含纯体散射模型和方位二面角散射模型;最后加入两个能量限制条件,有效避免了负能量像素点的出现.实验结果表明,与已有的四分量分解方法相比,提出的分解方法有效解决了方位建筑物被误识别为植被等体散射类型的问题且消除了负能量,有利于从植被中区分方位建筑物.
关键词
极化SAR
四分量分解
方位建筑物
体散射模型
相位旋转
方位角补偿
Keywords
polarimetric synthetic aperture radar(SAR)
four-component decomposition
oriented buildings
volume scattering model
phase rotation(PR)
orientation angle compensation(OAC)
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种自适应的混合Freeman/Eigenvalue极化分解模型
被引量:
2
3
作者
何连
秦其明
任华忠
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2017年第2期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目"农田遥感监测机理与生态过程关键参数反演"(编号:41230747)
高分辨率对地观测系统重大专项"基于GF-4卫星数据的特征参数反演技术"(编号:11-Y20A05-9001-15/16)
中国博士后基金特别资助项目"中国区域高空间分辨率发射率产品生成与应用"(编号:2015T80012)共同资助
文摘
全极化SAR数据的极化分解在土地利用分类、目标检测与识别以及地表参数反演等领域得到了广泛应用。目前,主要有基于特征值分解和基于模型分解2类极化分解方法。混合Freeman/Eigenvalue极化分解结合了两者的优势,避免了基于模型的极化分解中负功率问题并且能够利用已知的散射机制解释分解后的散射分量。为了进一步拓展该分解在不同地表类型中的应用,通过引入参数Neumann一般化体散射模型,提出了一种自适应的极化分解模型。利用德国Black Forest地区的L波段AirSAR(airborne synthetic aperture Radar)全极化数据进行实验,并与现有的Yamaguchi三分量模型和自适应非负分解(adaptive nonnegative eigenvalue decomposition,ANNED)对比分析,以验证模型的有效性。研究表明,自适应的混合Freeman/Eigenvalue极化分解模型保证了分解能量的非负性及完全分解,适应于不同类型的地表,能有效地区分不同地类。
关键词
PolSAR
极化分解
Freeman/Eigenvalue分解
Neumann
体散射模型
Keywords
PolSAR polarimetric decomposition Freeman/Eigenvalue decomposition Neumann volume scattering model
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种面向建筑物提取的极化雷达影像分解方法
被引量:
6
4
作者
郭宋静
吴文福
机构
中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院
武汉大学遥感信息工程学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第2期70-75,共6页
文摘
针对基于物理散射模型分解的建筑物与植被混淆的问题,发展了一种面向建筑物提取的全极化SAR影像多分量分解方法,用于区分散射类型易混淆的方位建筑物(走向与雷达方位向不平行的建筑物)与植被。该方法根据植被与建筑物的不同散射机制,预先剔除了植被像元,修正了体散射模型,改进了常规的全极化SAR多分量分解方法。通过H/α/A分解和非反射对称比筛选出植被像元,抑制植被区域对多分量分解效果的影响;引入修正的体散射模型,改进多分量分解模型;对植被区域进行Yamaguchi四分量分解,其他区域进行改进的多分量分解。利用E-SAR和AIRSAR全极化数据进行实验。结果表明,与传统的多分量分解方法相比该方法能够有效去除建筑物中的自然地物虚警从而提高检测精度。
关键词
极化SAR
建筑物提取
多分量分解
像元筛选
体散射模型
Keywords
polarimetric SAR
building extraction
multi-component decomposition
pixel selection
volume scattering model
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
综合去取向和广义体散射的三分量极化目标分解模型
刘修国
黄晓东
陈启浩
陈奇
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
3
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职称材料
2
一种适合方位建筑物的基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法
闫丽丽
张继贤
高井祥
黄国满
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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下载PDF
职称材料
3
一种自适应的混合Freeman/Eigenvalue极化分解模型
何连
秦其明
任华忠
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
一种面向建筑物提取的极化雷达影像分解方法
郭宋静
吴文福
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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