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海量时序地基SAR影像相干目标选取
被引量：
4
1
作者
黄其欢
付五洲
+1 位作者
岳建平
徐亚明
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016年第6期1199-1204,共6页
从序列SAR影像中选取全部有效的相干像元是提高SAR干涉变形监测空间密度和可靠性的重要保障。针对地基SAR的局域性、连续观测、数据量大、零基线干涉、相干性强和空间分辨率不一致等特点,在研究其成像特点的基础上,提出从海量时序地基SA...
从序列SAR影像中选取全部有效的相干像元是提高SAR干涉变形监测空间密度和可靠性的重要保障。针对地基SAR的局域性、连续观测、数据量大、零基线干涉、相干性强和空间分辨率不一致等特点,在研究其成像特点的基础上,提出从海量时序地基SAR干涉图中提取相干目标的双阈值法,利用隔河岩水利工程区域1 330幅地基SAR影像对该方法进行了检验,实验结果证明该方法可有效提取可靠的相干像元,并指出当地基SAR影像多于600幅时,小于0.3的平均相干系数阈值对相干目标数量几乎没有影响,而振幅离差指数阈值是影响地基SAR相干目标数量的主要因素。
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关键词
相干目标
相干系数
幅度离差
指数
变形监测
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职称材料
基于K-means算法的时序GB-InSAR图像PS实时选择方法
被引量：
4
2
作者
朱嘉鑫
邓云开
+1 位作者
田卫明
胡程
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第3期349-357,共9页
GB-InSAR(Ground-based Interferometric Synthetic Aperture Radar,地基干涉合成孔径雷达)是一种新型的形变测量工具,应用于长期连续监测时,为了保证形变测量的准确性和实时性,通常需要将SAR图像进行分组处理,并基于PS(Permanent Scatt...
GB-InSAR(Ground-based Interferometric Synthetic Aperture Radar,地基干涉合成孔径雷达)是一种新型的形变测量工具,应用于长期连续监测时,为了保证形变测量的准确性和实时性,通常需要将SAR图像进行分组处理,并基于PS(Permanent Scatterer,永久散射体)技术实现形变反演。对长时间SAR图像序列的分析结果表明,像素点的幅值会随时间发生较大的变化,导致采用固定的幅度离差门限来选择PS点时,各组PS点的数量会发生极大改变,严重影响形变测量的精度。本文提出了一种基于K-Means(K均值)聚类的时序GB-InSAR图像PS实时选择方法,首先对时序图像进行分组,然后利用各组图像的像素点幅度和相关系数,基于K-Means算法进行两级聚类。对一处露天矿坑实测数据的分析结果表明,本文方法在保证了各组图像的PS点足够多的同时,对PS点数量的稳定性也有大幅提高。
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关键词
地基干涉合成孔径雷达
永久散射体选择
幅度离差
相关系数
K均值聚类
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职称材料
题名
海量时序地基SAR影像相干目标选取
被引量：
4
1
作者
黄其欢
付五洲
岳建平
徐亚明
机构
河海大学地球科学与工程学院
武汉大学测绘学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016年第6期1199-1204,共6页
基金
国家自然科学基金(41304025)资助项目
江苏省自然科学基金(BK20130831)资助项目
文摘
从序列SAR影像中选取全部有效的相干像元是提高SAR干涉变形监测空间密度和可靠性的重要保障。针对地基SAR的局域性、连续观测、数据量大、零基线干涉、相干性强和空间分辨率不一致等特点,在研究其成像特点的基础上,提出从海量时序地基SAR干涉图中提取相干目标的双阈值法,利用隔河岩水利工程区域1 330幅地基SAR影像对该方法进行了检验,实验结果证明该方法可有效提取可靠的相干像元,并指出当地基SAR影像多于600幅时,小于0.3的平均相干系数阈值对相干目标数量几乎没有影响,而振幅离差指数阈值是影响地基SAR相干目标数量的主要因素。
关键词
相干目标
相干系数
幅度离差
指数
变形监测
Keywords
地基SAR
ground based SAR
coherent target
correlation coefficient
amplitude dispersion index
de-formation monitoring
分类号
P2 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
基于K-means算法的时序GB-InSAR图像PS实时选择方法
被引量：
4
2
作者
朱嘉鑫
邓云开
田卫明
胡程
机构
北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所
北京理工大学信息与电子学院
卫星导航电子信息技术教育部重点实验室(北京理工大学)
北京理工大学重庆创新中心
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第3期349-357,共9页
基金
国家自然科学基金(61971037,61427802,61601031)
重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0608,cstc2020jcyj-jqX0008)。
文摘
GB-InSAR(Ground-based Interferometric Synthetic Aperture Radar,地基干涉合成孔径雷达)是一种新型的形变测量工具,应用于长期连续监测时,为了保证形变测量的准确性和实时性,通常需要将SAR图像进行分组处理,并基于PS(Permanent Scatterer,永久散射体)技术实现形变反演。对长时间SAR图像序列的分析结果表明,像素点的幅值会随时间发生较大的变化,导致采用固定的幅度离差门限来选择PS点时,各组PS点的数量会发生极大改变,严重影响形变测量的精度。本文提出了一种基于K-Means(K均值)聚类的时序GB-InSAR图像PS实时选择方法,首先对时序图像进行分组,然后利用各组图像的像素点幅度和相关系数,基于K-Means算法进行两级聚类。对一处露天矿坑实测数据的分析结果表明,本文方法在保证了各组图像的PS点足够多的同时,对PS点数量的稳定性也有大幅提高。
关键词
地基干涉合成孔径雷达
永久散射体选择
幅度离差
相关系数
K均值聚类
Keywords
ground-based interferometric synthetic aperture radar
permanent scatterer selection
amplitude dispersion
correlation coefficient
K-means clustering
分类号
TN951 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海量时序地基SAR影像相干目标选取
黄其欢
付五洲
岳建平
徐亚明
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于K-means算法的时序GB-InSAR图像PS实时选择方法
朱嘉鑫
邓云开
田卫明
胡程
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
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