第五章雷达图像特性及其判读特点

第五章多普勒速度图基本识别在本章中你将学会：（1）识别径向速度特征的基本原则；（2）速度显示与垂直风廓线之间的关系；（3）如何用这些基本原则解释雷达速度产品。

在解释速度产品时，你必须牢记以下两点：（1）雷达显示的只是沿雷达径向的速度；（2）不正确地退模糊的速度和距离折叠会使速度产品的解释变得困难。

在学完本章后，你应该掌握下列知识：1.在均匀、不均匀、模糊（ambiguous）和复杂的气象条件下解释多普勒速度型。

包括如下几点：a.入流与出流（inbound and outbound flow）；b.与速度值对应的色彩；c.定常风向风速下的速度识别；d.风向风速随高度变化条件下的速度识别；e.速度最大值的识别；f.汇合（confluence ）与发散（diffluence）流型的识别；g.垂直不连续风场的识别；h.边界（boundary 这里指密度不连续面，如锋面等）的识别；i.辐合与辐散流型的识别；j.气旋式和反气旋式旋转流型的识别；k.上面两种流型的任何组合流型的识别。

2. 从均匀和不均匀的水平流型推断垂直风廓线。

3. 利用识别的速度流型估计相应的气象条件。

5．1 识别多普勒速度图的基本知识5．1．1 多普勒速度图象的PPI 显示方式新一代天气雷达是在一系列固定仰角上扫描360︒进行采样的，即在某一个仰角，雷达天线绕垂直轴Z 进行360︒扫描（即PPI 方式扫描），所采集到的是圆锥面上的资料（图5-1）。

在每个仰角上，以雷达为中心，沿着雷达波束向外，径向距离的增加同时也表示距地面的高度增大。

雷达所探测到的任一目标的空间位置(x,y,h) 可根据仰角φ、方位角θ、目标距雷达的倾斜距离r求得，其中测定目标高度h 的公式为：h = h0 + rsinφ+ r2 /（2R m′）式中h0 为雷达天线架设高度，r 为目标的斜距，R m′为等效地球半径。

在标准大气折射情况下，R m′为真实地球半径R 的4/3 倍，约8500 公里。

雷达知识科普：成像雷达与分辨率高分辨成像雷达已成为遥感和军事监视的重要工具。

与低分辨率相比，高分辨率成像可以分辨出更精细的细节，这一点可以非常有效地加以利用。

中等分辨率的雷达传感器只允许探测物体，如飞机，并估计位置和相对速度。

随着沿航迹分辨率（在飞机轨迹方向上）和跨航迹分辨率（垂直于飞机轨迹）的提高，越来越多的物体部分被分开分辨，从而显示出更高水平的细节。

事实上，非常精细的分辨率可以识别或分类一个物体。

本章定义了雷达图像分辨率，并介绍了实现沿航迹高分辨率的方法。

这些组合在一起可以产生高分辨率的2D图像。

如果雷达系统的分辨率比物体的尺寸要小得多，那么它就可以用来制作物体及其结构的散射图或“雷达图像”。

由于雷达发射机的相位相干特性，图像由具有幅值和相位的复数值组成。

一般情况下，图像形成后，将相位值丢弃，并将其大小以灰度图像的形式显示。

这类似于光学照片，尽管有重要的区别，如频率和照明方向。

然而，在雷达图像中，如果分辨率足够高，就可以推断出物体的大小、形状和方向以及更详细的特征。

生成雷达图像的方法与光学相机中使用的方法有很大的不同。

雷达图像的精细分辨率是通过交叉(距离)的精细分辨率(通过宽带雷达传输实现)和通过孔径合成的沿轨迹精细分辨率的结合来实现的。

正如我们所看到的，合成孔径雷达(SAR)已经成为民用和军用遥感领域不可缺少的工具。

1. 如何定义分辨率雷达传感器产生的图像质量主要由分辨距离较近的物体的能力来衡量。

这种能力可以用分辨率差和单元大小来定义。

分辨距离是指在雷达图像中，两个回波面积相等的散射体可被分开并仍可被识别为独立散射体的最小距离。

散射体可能是单个物体，如两架独立的飞机，也可能是单个物体的组成部分，如单个飞机的机头、驾驶舱、发动机、机翼和尾部。

散射体的这种分离通常用跨航迹分量Dr和方位角或沿航迹分量Da （与雷达径向视线成直角的分量）来表示。

1分辨率单元格是一个矩形，其边Dr和Da定义了单元格的大小（图1）。

典型地质现象与雷达特征一、完整岩体完整岩体一般介质相对均匀，电性差异很小，没有明显的反射界面，雷达图像和波形特征通常表现为：能量团分布均匀或仅在局部存在强反射细亮条纹；电磁波能量衰减缓慢，探测距离远且规律性较强；一般形成低幅反射波组，波形均匀，无杂乱反射，自动增益梯度相对较小。

该类岩体的探测和解释精度通常比较高，其典型图像见图1。

图1中最上面的几条水平强反射波同相轴为直达波和地表层受爆破松弛影响所致。

二、断层破碎带和裂隙带断层是一种破坏性地质构造，其内通常发育有破碎岩体、泥或地下水等，介质极不均匀，电性差异大，且断层两侧的岩体常有节理和褶皱发育，介质均一性差。

而裂隙带通常存在于断层影响带、岩脉以及软弱夹层内，裂隙内也有各种不同的非均匀充填物，介电差异大。

他们一般都有明显的反射界面，这就为地质雷达创造了良好的应用条件。

在断层或裂隙带，其地质雷达图像和波形特征较为相似，通常表现为断层和裂隙界面反射强烈，反射面附近振幅显著增强且变化大；能量团分布不均匀，破碎带和裂隙带内常产生绕射、散射，波形杂乱，同相轴错断，在深部甚至模糊不清；电磁波能量衰减快且规律性差，特别是高频部分衰减较快，自动增益梯度较大；一般反射波同相轴的连线为破碎带或裂隙带的位置。

其典型地质雷达特征图像如图2和图3所示。

虽然两者的雷达特征图像相似，但通过对比分析可大致把它们分辨开来：a.断层破碎带的影响范围通常比裂隙带宽，在地质雷达图像上有较宽的异常反应。

相反的，裂隙带异常在雷达图像上一般表现为相对较窄的条带。

b.断层破碎带的波幅变化范围通常比裂隙带大，而裂隙带的振幅一般为高幅。

c.在相对干燥情况下，断层破碎带在地质雷达图像上同相轴的连续性不如裂隙带，它的同相轴错断更明显，其波形更加杂乱，而裂隙带在地质雷达图像上同相轴的连续性反映了裂隙面是否平直、连续。

d.探测时可参考当地的区域地质背景资料和钻孔资料，对可能遇到的地质现象做出大致的判断，为图像解释时对这两种地质现象的分辨识别提供依据。

雷达遥感图像处理方法与目标识别的基本原理与应用概述雷达遥感是一种利用雷达技术获取地球表面信息的遥感技术。

雷达遥感图像处理方法与目标识别是该领域中的关键技术，本文将介绍其基本原理与应用。

一、雷达遥感图像处理方法1. 预处理雷达遥感图像预处理是为了提高后续处理的可靠性和有效性。

包括噪声抑制、几何校正和辐射校正等。

噪声抑制通过滤波、去斑等算法降低雷达图像中的噪声干扰；几何校正将雷达图像与地面实际位置对应起来；辐射校正则是为了消除图像中的辐射差异。

2. 特征提取特征提取是雷达遥感图像处理中的关键一步，目的是将图像中的目标与背景区分开来。

常用的特征包括纹理特征、形状特征和频谱特征等。

纹理特征描述图像中的像素分布和灰度级变化；形状特征描述目标的形态和几何结构；频谱特征描述目标反射和散射特性。

3. 分割与分类分割将雷达图像分为不同的区域，使不同目标或背景出现在不同区域中。

常用的分割算法包括基于阈值、基于边缘、基于区域和基于特征等。

分类将图像中的区域分为不同的类别，以达到目标识别或目标检测的目的。

常用的分类算法包括最近邻分类器、支持向量机、决策树等。

二、目标识别的基本原理目标识别是雷达遥感图像处理的重点任务之一，其基本原理如下：1. 目标特征提取通过特征提取算法提取目标在雷达图像中的特征，包括目标的形状、纹理、尺寸和位置等信息。

这些特征可以用于后续的目标分类和识别。

2. 目标分类通过将目标与已知类别进行比较，将其归入某个类别中。

常用的分类算法包括最近邻分类器、支持向量机和人工神经网络等。

3. 目标检测与定位目标检测是指在雷达图像中找到目标的位置和尺寸。

常用的目标检测算法包括基于阈值、基于边缘和基于模板匹配等。

目标定位是指确定目标在地球表面的精确位置，一般通过地理坐标转换技术实现。

三、雷达遥感图像处理方法与目标识别的应用雷达遥感图像处理方法与目标识别技术在军事、农业、气象和城市规划等领域有广泛应用。

1. 军事雷达遥感图像处理与目标识别在军事领域中具有重要意义。

雷达知识点总结1.雷达的工作原理1 雷达测距原理超高频无线电波在空间传播具有等速、直线传播的特性，并且遇到物标有良好的反射现象。

用发射机产生高频无线电脉冲波，用天线向外发射和接收无线电脉冲波，用显示器进行计时、计算、显示物标的距离，并用触发电路产生的触发脉冲使它们同步工作。

2 雷达测方位原理（1）利用超高频无线电波的空间直线传播；（2）雷达天线是一种定向型天线；（3）用方位扫描系统把天线的瞬时位置随时准确地送到显示器，使荧光屏上的扫描线和天线同步旋转，于是物标回波也就按它的实际方位显示在荧光屏上。

雷达基本组成（1）触发电路（Trigger Circuit）（2）作用：每隔一定的时间产生一个作用时间很短的尖脉冲（触发脉冲），分别送到发射机、接收机和显示器，使它们同步工作。

（3）（4）发射机（Transmitter）（5）作用：在触发脉冲的控制下产生一个具有一定宽度的大功率高频的脉冲信号（射频脉冲），经波导馈线送入天线向外发射。

参数：X波段：9300MHz—9500MHz （波长3cm）S波段：2900MHz—3100MHz （波长10cm）（6）天线（Scanner; Antenna）（7）作用：把发射机经波导馈线送来的射频脉冲的能量聚成细束朝一个方向发射出去，同时只接收从该方向的物标反射的回波，并再经波导馈线送入接收机。

参数：顺时针匀速旋转，转速：15—30r/min（8）（9）接收机（Receiver）作用：将天线接收到的超高频回波信号放大，变频（变成中频）后，再放大、检波，变成显示器可以显示的视频回波信号。

（5）收发开关（T-R Switch）作用：在发射时自动关闭接收机入口，让大功率射频脉冲只送到天线向外辐射而不进入接收机；在发射结束后，能自动接通接收机通路让微弱的回波信号顺利进入接收机，同时关闭发射机通路。

（6）显示器（Display）作用：传统的PPI显示器在触发脉冲的控制下产生一条径向的距离扫描线，用来计时、计算物标回波的距离，同时这条扫描线由方位扫描系统带动天线同步旋转。

合成孔径雷达的图像判读要点分析摘要：合成孔径雷达的具有强大的监测功能，在工业领域、国防领域被广泛应用。

该技术应用具有高分辨率，对气候环境的适应性比较强，在应用过程中将尺寸比较小的天线孔径进行合成，实现合成孔径雷达的制作与应用。

本文对合成孔径雷达应用过程中的图像特点分析，发现其在图像判读应用上仍具有广泛的进步空间，因此，本文提出提高合成孔径雷达图像判读的对策，分析其具体的应用范围。

关键词：合成孔径雷达；雷达图像；工作原理；目标识别引言：雷达通过发射和接收电磁波的方式对物体信息进行检测，在目标行为、形态勘察上被广泛应用，且具有高效优势。

合成孔径雷达的应用具有强大的成像功能，其主要分辨率较高、穿透性较强的雷达实现对目标的识别与成像，目前，该类雷达通常被搭载在卫星或者飞机上，可以实现大范围的覆盖应用，通过搭载物体的移动合成孔径，并成像。

一、合成孔径雷达的工作原理与普通的雷达工作原理相同，通过对电磁波信号的发射与回收，测定与被检测对象之间的距离，并根据脉宽窄实现对检测对象形体的成像。

合成孔径雷达采用相对运动的方式将信号相位进行重叠，将接收信号的空间扩大。

经过数据处理之后，其尺寸与天线雷达相似。

合成孔径雷达主要通过搭载飞机或者卫星等时刻处于移动状态的物体，通过估计运行进行距离测量和成像，根据光学系统应用原理，通过透镜或者反射镜的方式形成图像[1]。

合成孔径雷达在成像的过程中，采用真实孔径侧视雷达的分辨率检测方式。

距离分辨率形成根据电磁波的传播速度、雷达的脉冲宽度、持续时间等进行计算。

合成孔径雷达会因多普勒效应产生方位分辨率，主要根据雷达的孔径长度、探测点距离、电磁波波长等参数，对方位分辨率进行确定和计算。

多普勒效应由雷达的相对运动产生，接收频率与波源频率存在差别，从而产生多普勒效应。

1.合成孔径雷达图像的特点1.图像可读性差对合成孔径的雷达图像特征进行分析，由于雷达需要在相对运动的过程中寻找信号的重叠点，在移动状态下进行成像。

雷达遥感图像分类与解译方法要点与案例分析雷达遥感图像分类与解译是一种通过分析和识别雷达遥感图像中的目标信息，以实现对地面目标进行分类和解读的技术手段。

随着遥感技术的发展和应用的广泛，雷达遥感图像在军事、环保、农业等领域起到了重要的作用，成为了遥感图像处理的重要手段之一。

一、雷达遥感图像分类的方法要点1. 特征提取：雷达遥感图像中包含了大量的信息，特征提取是分类与解译的关键一步。

常用的特征包括辐射特征、散射特征和纹理特征等。

辐射特征主要是指雷达回波信号的强度信息，散射特征则是指雷达回波信号的极化特性，纹理特征主要是指雷达回波信号的空间分布特征。

通过提取这些特征，可以准确描述地面目标，并为后续的分类与解译提供依据。

2. 分类算法：分类算法是雷达遥感图像分类与解译的核心。

常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。

最大似然法是一种常用的统计分类方法，通过对样本数据的统计分析，建立各个类别的统计模型，从而实现对未知样本的分类。

支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，通过构造一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。

人工神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过对神经元之间的连接和激活状态进行调整，实现对样本的分类。

3. 数据预处理：由于雷达遥感图像中存在噪声和遮挡等问题，因此在进行分类与解译前，需要对数据进行一定的预处理。

预处理的主要内容包括去除噪声、减少遮挡、增强对比度等。

通过这些预处理手段，可以提高雷达遥感图像的质量，从而提高分类与解译的准确性。

二、雷达遥感图像分类与解译的案例分析以农业领域为例，雷达遥感图像分类与解译可以应用于农作物监测、病虫害预警等方面。

通过对农田的雷达遥感图像进行分类与解译，可以实现农作物的生长情况监测和病虫害的早期预警。

在农作物监测方面，通过提取雷达遥感图像中的辐射特征和纹理特征，可以对不同类型的农作物进行识别和分类。

通过对农作物的生长状况进行监测，可以实时了解农作物的生长情况和产量情况，为农业生产提供科学依据。

测绘技术中的遥感图像和雷达图像处理方法近年来，随着科技的不断发展，测绘技术在土地规划、城市建设等领域中的重要性日益凸显。

而在测绘技术中，遥感图像和雷达图像处理方法的应用正逐渐成为研究和实践的热点。

本文将针对这一主题，探讨遥感图像和雷达图像处理方法的原理、应用和发展趋势。

一、遥感图像处理方法1. 遥感图像的获取和特点遥感图像是通过卫星、飞机等远距离获取的图像数据。

相对于传统的地面勘察，遥感图像具有获取范围广、时间迅速、成本低廉等优势。

遥感图像可以提供大范围、高分辨率的空间信息，为城市规划、环境监测等提供了强有力的支持。

2. 遥感图像的处理方法遥感图像的处理方法主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等。

图像去噪是为了去除图像中的噪声干扰，提高图像的质量。

常见的图像去噪算法有中值滤波、小波去噪等。

图像增强则是通过增加图像的对比度和细节，提高图像的可视化效果。

图像分割是将图像划分为若干个区域，每个区域具有相似的属性，这有利于图像特征的提取和目标的识别。

3. 遥感图像处理的应用遥感图像处理在城市规划、农业监测、林业资源管理等方面具有广泛的应用。

例如，在城市规划中，通过遥感图像的处理可以获取城市的用地分布、土地利用状况等信息，为合理规划城市提供依据。

在农业监测中，通过遥感图像的处理可以实时监测农田的施肥、灌溉情况，帮助农民提高农作物产量。

在林业资源管理中，通过遥感图像的处理可以监测森林的生长状况、林火风险等，为森林资源的保护和利用提供支持。

二、雷达图像处理方法1. 雷达图像的获取和特点雷达图像是通过发射高频电磁波，利用波的反射和散射特性，获取地物的信息。

相对于遥感图像，雷达图像具有穿透云雨、全天候观测等特点，适用于复杂地形和恶劣气候条件下的测绘工作。

雷达图像可以提供地物的几何形状、纹理信息等，为地质勘探、天气预报等领域提供了有力的支持。

2. 雷达图像的处理方法雷达图像的处理方法主要包括图像去噪、图像配准、目标检测等。

雷达遥感图像的特征提取和分类技术研究随着遥感技术的发展和进步，雷达遥感图像在许多领域中被广泛应用，比如军事、气象、地震、测绘、环境监测等。

而图像特征提取和分类是雷达遥感图像处理的重要环节。

本文将探讨雷达遥感图像的特征提取和分类技术研究。

一、雷达遥感图像的特征提取特征提取是图像分析的首要步骤，也是图像分类、识别和检索等应用的基础。

雷达遥感图像的特征提取可以从多角度入手，以下是其中几种比较常见的方法：1. 基于纹理特征的提取纹理是指物体表面的一些规则和不规则的花纹，多次反射和散射的雷达波在物体表面产生一定的能量分布形态，也就是反射面的纹理信息。

常用的纹理特征包括灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差分直方图(GDH)和灰度依赖矩阵(GDKM)等。

2. 基于形状特征的提取形状是物体识别和定位的重要特征，包括几何形状、边界和轮廓等。

这些特征可以通过边缘检测、二值化、分割等方法获取。

基于形状特征的分类方法常采用支持向量机(SVM)、神经网络等分类器。

3. 基于频谱特征的提取雷达遥感图像是一类典型的信号图像，具有一定的频域特性，重要的特征之一是频谱特征，即频域内的幅度和相位信息。

频谱特征的提取一般采用傅立叶变换(Fourier transform)、小波变换等方法。

二、雷达遥感图像的分类技术图像分类是指将图像划分为有限数量的类别，是图像处理的重要应用之一。

雷达遥感图像分类的目的是对图像进行自动分类识别，以达到正确的飞行目标、地貌类型、海洋情况等的判断。

市面上常用的分类方法包括：1. 经验模式分解(EMD)分类法该方法将雷达遥感图像分解为若干细节层和一层余数层，然后对每一层进行特征提取和分类，最后将每一层的分类结果进行融合，得到最终的分类结果。

EMD 分类法具有良好的适应性和泛化性能。

2. 模糊聚类法模糊聚类是一种经典的无监督分类方法，相比于传统的硬聚类，模糊聚类可以将一个样本同时分配到多个类别中，以更准确地描述样本的特征。

雷达遥感图像分类与解译方法要点与案例分析1. 引言在遥感领域中，雷达遥感图像分类与解译技术具有重要的应用价值。

通过对雷达遥感图像进行分类与解译，可以获取地表覆盖信息、地形特征和目标检测等关键数据，为资源管理、环境监测和军事侦察等领域提供有力支持。

本文将重点讨论雷达遥感图像分类与解译的方法要点，并通过案例分析来进一步说明其实际应用。

2. 雷达遥感图像分类方法要点2.1 数据预处理在进行雷达遥感图像分类之前，首先需要对原始图像进行预处理。

预处理的主要目的是去除图像中的噪声和伪迹，提高图像质量，从而为后续的分类工作奠定基础。

常见的数据预处理方法包括滤波、辐射校正和几何校正等。

2.2 特征提取与选择特征提取是雷达遥感图像分类的关键步骤。

通过将原始图像转化为适合分类的特征表示形式，可以提高分类的准确性和可靠性。

在特征提取时，需要考虑图像的统计特性、空间分布特性和频率成分等。

同时，为了避免维度灾难和提高计算效率，还需要进行特征选择，选择具有较高辨别能力的特征子集。

2.3 分类器设计与训练分类器的选择和设计是雷达遥感图像分类的关键环节。

常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。

在选择分类器时，需要考虑其分类性能、泛化能力和计算复杂度等指标。

同时，还需要进行分类器的训练和调优，以提高分类效果。

3. 雷达遥感图像解译方法要点3.1 目标检测与提取雷达遥感图像解译的首要任务是目标的检测与提取。

通过利用雷达图像的回波特征和空间信息，可以准确地提取出感兴趣目标，并进行形状分析和属性提取等。

常见的目标检测方法包括基于阈值的分割、基于模型的匹配以及基于机器学习的分类等。

3.2 地物类型识别与分类地物类型识别与分类是雷达遥感图像解译的重要内容。

通过对目标的形状、背景和回波特性进行分析和判别，可以实现地物的识别与分类。

常用的地物分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类以及基于语义信息的分类等。

3.3 地物变化监测与分析地物变化监测与分析是雷达遥感图像解译的关键任务之一。

雷达目标特性雷达目标特性是指雷达检测和跟踪目标时所具有的一些重要性能指标和特点。

以下是雷达目标特性的一些主要内容：1. 信号强度：雷达目标特性的最基本特征之一是信号强度，也即目标所反射回来的雷达信号的强度。

信号强度通常用雷达返回的目标强度指数（RCS）来衡量，RCS越大表示目标越易被雷达探测到。

2. 信号时延：信号时延是指雷达发射出的信号从发射到接收所经过的时间。

通过测量信号时延，可以计算目标与雷达之间的距离。

3. 目标速度：目标的速度是雷达目标特性中的一个重要指标，它可以通过测量雷达信号的多普勒频移来确定。

目标的速度信息对于雷达跟踪移动目标非常重要。

4. 目标方位和仰角：雷达目标特性中的方位和仰角指的是目标相对于雷达的位置坐标。

方位是目标相对于雷达的角度位置，通常用水平角度来度量；仰角是目标相对于雷达的高度位置，通常用垂直角度来度量。

5. 目标分辨率：目标分辨率指的是雷达系统能够将多个目标作为独立的个体进行分辨和识别的能力。

目标分辨率与雷达的工作频率和脉冲宽度有关，一般来说，工作频率越高、脉冲宽度越窄，雷达的目标分辨率越高。

6. 目标可观测性：目标可观测性指的是目标在雷达系统中能够被有效探测和定位的能力。

目标的可观测性受到目标的大小、形状、材料和反射特性等因素的影响。

7. 目标识别：目标识别是指雷达系统能够对目标进行分类和识别的能力。

目标识别通过分析目标反射回来的雷达信号的特征和参数来进行，常用的目标识别方法包括基于RCS、目标形状、运动模式和散射特性等。

8. 雷达对抗性：雷达目标特性中的对抗性指的是雷达系统对目标干扰和干扰对策的能力。

目标可以使用各种方式来降低其在雷达系统中的可观测性，从而减小被雷达探测到的概率，因此雷达系统需要具备对抗干扰和抗击干扰的能力。

综上所述，雷达目标特性涵盖了信号强度、信号时延、目标速度、目标方位和仰角、目标分辨率、目标可观测性、目标识别和雷达对抗性等方面的指标和特点。