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基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法
被引量：
12
1
作者
秦斐
梁兴东
+4 位作者
张福博
陈龙永
乔明
李焱磊
万阳良
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第2期176-186,共11页
阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提...
阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题,该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法,通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建,进行建筑物立面、顶面和地面的提取,能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息,大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果,验证了该方法的有效性。
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关键词
阵列层析sar
三维建筑物提取
多元回归
聚类分析
点云
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职称材料
题名
基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法
被引量：
12
1
作者
秦斐
梁兴东
张福博
陈龙永
乔明
李焱磊
万阳良
机构
中国科学院电子学研究所微波成像技术重点实验室
中国科学院大学
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第2期176-186,共11页
基金
国家部委基金
文摘
阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题,该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法,通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建,进行建筑物立面、顶面和地面的提取,能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息,大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果,验证了该方法的有效性。
关键词
阵列层析sar
三维建筑物提取
多元回归
聚类分析
点云
Keywords
array tomography synthetic aperture radar
3-dimension building extraction
multiple regression
cluster analysis
point-cloud
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法
秦斐
梁兴东
张福博
陈龙永
乔明
李焱磊
万阳良
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019
12
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