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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - MIRANDA-35传感器的首批GMTI成果
摘要： 频率调制连续波（FMCW）合成孔径雷达（SAR）如今常被用于生成地球表面的电磁图像。本文展示了2016年使用FMCW机载系统MIRANDA-35进行地面运动目标指示（GMTI）的首批成果，并量化了整体性能。更具体地说，详细讨论了两种特定工作模式，即沿航迹干涉（ATI）和外杂波处理（EXO）。该系统被证明能够提供具有可靠检测率和可接受虚警率的GMTI产品。
关键词： 调频连续波（FMCW）、地面动目标指示（GMTI）、合成孔径雷达（SAR）、地面动目标指示、合成孔径雷达、外杂波（Exo-Clutter）、调频连续波、干涉测量法（Interferometry）
更新于2025-09-23 15:23:52
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利用光学、高光谱和微波SAR遥感数据进行沿海区域多光谱船舶检测
摘要： 随着时间推移，对近岸海域船舶进行高效监测的必要性日益凸显。多卫星观测技术为有效监测船舶提供了可能。本研究展示了应用于朝鲜半岛周边海域光学、高光谱及微波卫星图像的船舶检测方法成果：通过光谱匹配算法处理数百个光谱通道的高光谱图像来检测船舶，并分析其与实地测量数据的光谱相似性；针对合成孔径雷达（SAR）图像，则采用恒虚警率（CFAR）算法，根据哨兵1B号SAR与ALOS-2 PALSAR2图像的后向散射系数区分船舶目标。验证结果表明，在韩国沿海哨兵1B号覆盖范围内，卫星检测到的船舶位置与实时定位数据高度吻合。本研究给出了基于光学与SAR的船舶检测概率值，并探讨了误差成因，同时论证了整合光学、高光谱及SAR遥感技术的多源卫星图像船舶检测系统在朝鲜半岛不可接近沿岸区域实现实时业务化运行的可能性，这对完善海岸带综合管理及可持续发展具有重要价值。
关键词： 船舶检测、沿海区域、高光谱、可持续性、光学遥感、合成孔径雷达
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船识别
摘要： 合成孔径雷达（SAR）系统具有全天时、全天候和广覆盖的优势，被广泛用于船舶检测以确保海上监视。然而，方位模糊和建筑物与船舶具有相似的散射机制，这会导致船舶检测中出现误报。为解决这一问题，本文应用了能够自动学习判别特征的自设计深度卷积神经网络。使用两个数据集来评估我们的方法，其中一个数据集是从IEEEDataPort SARSHIPDATA重建而来，另一个数据集由10幅Sentinel-1 SAR图像构建而成。实验结果表明，我们的模型在这两个数据集上的分类准确率均超过95%，证明了我们方法的有效性。
关键词： 船只识别、哨兵1号影像、合成孔径雷达、深度卷积神经网络
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于多模态遥感的哈佛森林三维结构仿真估算方法
摘要： 追踪碳在碳循环各阶段的流入与流出，有助于理解该循环的运行机制及其对气候的影响?；谖佬呛头苫囊８屑际跻颜瓜殖龈ㄖ死嗳现厍颍òㄖ脖磺颍┑那绷?。过去一个世纪里，哈佛森林通过多种方式被研究，特别是合成孔径雷达、激光雷达和被动光学传感器都曾用于观测该区域。我们采用数据融合方法，在最小化地面测量的前提下，估算林分平均冠层高度及各树种的生物量。该方法通过生成包含同质林分与最多含四种树种的异质林分的模拟数据库，将每个模拟林分与目标林分进行多维度比对并计算相似度数值。若未找到相似度低于设定阈值的模拟林分，则通过迭代调整目标林分的树种构成、密度、高度及生物量来提升相似度。最终选取与实际林分合理匹配的既有或动态生成的模拟林分，将其三维结构作为物理林分的估算值。该方法高度依赖我们的传感器模拟系统——包括基于分形算法的树木几何生成器，以及SAR、干涉SAR、激光雷达和光学传感器模拟器。我们此前已验证该方法能区分同林分内的针叶树与阔叶树，现拟扩展至最多四种树种，并在马萨诸塞州中部研究充分的哈佛森林进行方法验证。
关键词： 哈佛森林，森林参数估算，干涉合成孔径雷达，异质性森林，合成孔径雷达，激光雷达
更新于2025-09-23 15:23:52
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利用合成孔径雷达图像自动获取海底地形
摘要： 测深学（即海底地形测绘）因海上风电场等离岸工程建设的增加而需求旺盛。该数据集对气候变化建模也至关重要，可用于模拟海平面上升和洋流变化?；袢【返牟馍钍萃ǔＰ枰汕膊饬看惺档乜辈猓馐且幌畛杀靖甙旱墓ぷ?。然而，利用地球观测卫星数据也能远程获取测深信息。本研究的核心是开发一种处理器，能够从星载合成孔径雷达（SAR）数据中自动生成网格化测深信息。通过分析SAR图像中的?？霰浠们乘вΓ床ɡ私肭乘辈ǔけ涠痰奶匦裕┩频即舐郊芮虻牟馍钍??；诒砻嫠ǖ钠瞪⒐叵导扑闼?，该关系需要波长和波周期作为输入参数——波长可直接从SAR图像获取，但波峰周期还需额外信息与处理流程（如本地测量或复杂SAR数据）。本文开发并测试了一种自动推导SAR图像中涌浪波周期的方法：以公共数据库的水深数据为初始值，通过沿计算网格迭代可能的波峰周期，将推导水深与初始值对比，最终选取使均方根偏差最小的波峰周期进行测深计算。研究展示了利用TerraSAR-X卫星获取的海峡群岛测深数据，所得11.3秒的波峰周期与邻近实测数据高度吻合。
关键词： 测深学、遥感、近实时处理、合成孔径雷达
更新于2025-09-23 15:23:52
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[2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 重庆（2018.6.27-2018.6.29）] 2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 合成孔径雷达图像的语义级变化检测
摘要： 考虑到传统变化检测算法仅关注提取变化区域而忽略变化内容识别，本文提出了一种新颖的合成孔径雷达（SAR）图像变化检测框架。该框架融合无监督与有监督学习的优势实现语义级变化检测：首先设计残差卷积自编码器（RCAE）将SAR图像切片转换为直方图表征；继而通过计算差异向量及其范数提取变化区域；最后对变化区域的差异向量进行分类以实现变化内容识别。实验结果表明，该方法较现有算法显著提升了检测性能。
关键词： 语义、视觉词袋、合成孔径雷达、自编码器、变化检测
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于Sentinel-1影像的无监督洪水制图新工具
摘要： 本文提出了一种利用Sentinel-1地面范围检测产品绘制洪泛区的新方法。本研究包含两项创新：首先采用新型输入数据产品——据我们所知，目前文献中尚未有应用此类产品的先例；其次提出一种基于模糊决策系统组合适用图层的新型无监督方法。通过单幅SAR图像实验及变化检测框架下的多时相数据验证表明，本方法在标准评估参数上优于主流分类技术。
关键词： 洪水、哨兵1号、分类、模糊系统、合成孔径雷达
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于归一化压缩距离的SAR图像变化检测
摘要： 随着多时相合成孔径雷达（SAR）图像的持续增加，使得地球环境观测的制图应用成为可能，用于检测不同类型地形变化的算法数量大幅扩展。本文提出了一种基于归一化压缩距离（NCD）的SAR图像变化检测方法。该方法主要包括将两个时序图像分割为图像块，计算每对图像块对应的相似度集合，并通过基于直方图的阈值生成变化图。实验结果使用覆盖罗马尼亚布加勒斯特市的2幅Sentinel 1A图像和覆盖德国易北河及其周边区域的2幅TerraSAR-X图像计算得出。
关键词： 变化检测、合成孔径雷达、非一致性检测、卫星图像时间序列（SITS）
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 近海区域油膜检测：偏振相关SAR参数评估
摘要： 遥感技术是海洋表面全球监测的重要环节，雷达是探测海洋污染的有效传感器。在实际应用中，通常需要在雷达覆盖范围与信息采集量之间做出权衡。为确定最合适的成像模式，本研究采用基于接收者操作特征（ROC）曲线分析的方法，对由低仪器噪声底限的机载系统SETHI采集的原始数据集进行了处理。该数据集获取于2015年北?？沟囊缬颓謇硌菹捌诩?。研究分析了多种极化相关参数，并报告了主要极化参数的相对排序。VV极化在检测性能优势与仪器及数据需求之间提供了最佳平衡。当传感器具有足够低的噪声底限时，也推荐使用HV极化，因其能提供显著的油膜-海水对比度。在所有研究的四极化设置中，相比单极化数据均未发现显著附加价值。
关键词： NESZ（噪声等效散射系数）、噪声基底、海洋、溢出、探测、SAR（合成孔径雷达）、噪声、油膜、雷达、海洋污染、探测概率、石油、ROC曲线（接收者操作特征曲线）、虚警概率、海洋、极化
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于时序差分与密度学习的ALOS-2/PALSAR-2森林砍伐检测方法
摘要： 遥感技术已成为监测森林砍伐等环境退化的关键技术。日本L波段ALOS-2/PALSAR-2是当前最先进的森林监测微波地球观测系统之一，其卓越的云层和树冠穿透能力为观测热带森林提供了独特优势。然而，森林物理后向散射特性的复杂性及其相关的时空变异性，使得基于简单阈值法的直接变化检测方法存在较大误差且误报率高。本文开发了一个缓解森林后向散射变异问题的框架，通过两次PALSAR-2重访图像的差分计算定义了"密度结构"、"变化速度"和"扩张模式"三个核心要素。为提升毁林监测与评估效果，我们通过这三个要素的时间机器学习机制探寻"毁林行为模式"。结果表明，"密度结构"能带来更稳健的毁林检测性能，而"变化速度"和"扩张模式"可提供关于毁林驱动因素及土地利用变化的补充信息。
关键词： 基于密度的、时序差分学习、合成孔径雷达（SAR）
更新于2025-09-23 15:23:52