合成孔径雷达图像辐射分辨率工程估算公式的校正

星载合成孔径雷达影像几何校正的开题报告开题报告题目：星载合成孔径雷达影像几何校正1. 研究背景和意义近年来，随着卫星遥感技术的快速发展，星载合成孔径雷达（SAR）遥感已成为实现对地观测的重要手段之一。

SAR遥感具有克服气象光学影响、覆盖范围广、夜间和云层遮挡影响小等优点。

然而，SAR影像的几何形变问题一直是影响SAR遥感产品应用的核心问题。

该问题来源于SAR工作原理。

SAR利用后向散射原理测量地面目标的散射特性，通过接收机接收反射回来的电磁波，进而生成二维影像。

然而，由于地球曲率、地理纬度等因素的影响，SAR影像会产生几何形变、形状畸变和位置偏移等问题，这些问题都会影响SAR影像几何精度和准确度，影响后续的图像处理和分析。

为了解决这一问题，SAR影像必须进行几何校正。

几何校正是指将SAR影像的几何形变纠正至真实地理坐标系下的几何形态。

几何校正包括平移、旋转、缩放和畸变校正等步骤。

因此，本文旨在研究SAR影像几何校正方法，探讨如何将SAR影像的几何形变纠正至真实地理坐标系下的几何形态，为后续遥感产品的精度和准确度提供支持。

2. 研究内容和目标本文的研究内容主要包括：（1）SAR影像几何形变的原因和影响；（2）SAR影像几何校正的基本原理和方法；（3）SAR影像几何校正算法的设计和实现；（4）SAR影像几何校正的评价和应用。

本文的研究目标是：（1）掌握SAR影像的基本原理和遥感处理流程；（2）了解SAR影像几何形变的原因和影响；（3）深入探究SAR影像几何校正的基本原理和方法；（4）设计并实现SAR影像几何校正算法，实现对SAR影像几何形变的纠正和重构；（5）评价和应用SAR影像几何校正的效果和精度，为后续遥感产品的提取和分析打下基础。

3. 研究方法与计划本文的研究方法主要包括文献调研、算法设计和实现、实验评价等。

具体计划如下：（1）第一阶段：文献调研通过对SAR影像处理领域的经典著作、论文等文献资料进行调研，掌握SAR影像几何校正的理论基础、经典算法及现有工具。

合成孔径雷达图像目标识别技术研究合成孔径雷达图像目标识别技术研究摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种通过感知目标反射或散射的雷达技术。

在航天、军事、环境监测等领域都有着重要的应用价值。

本文旨在对合成孔径雷达图像目标识别技术进行研究，包括图像预处理、特征提取和分类方法。

通过实验验证了这些方法的有效性和可行性，为进一步的相关研究提供了参考。

1. 引言合成孔径雷达（SAR）是一种能够获取高分辨率地面目标信息的雷达技术。

由于其具有无视天候、全天候工作和穿透隐蔽物等优势，因此在军事侦察、环境监测、资源勘探等领域得到了广泛应用。

目标识别作为SAR图像处理的重要环节之一，对于提取目标特征、辨识目标类别具有重要意义。

2. 合成孔径雷达图像预处理合成孔径雷达图像在获取过程中会受到多种干扰因素的影响，如地物散射、方向模糊等。

因此，为了提高目标识别的准确性，需要对SAR图像进行预处理。

预处理主要包括去噪、图像增强和几何校正等步骤。

2.1 去噪由于SAR图像在采集过程中会受到天气等因素的干扰，导致图像中出现噪声。

噪声对目标识别造成很大的困扰，因此需要进行去噪处理。

常用的去噪方法包括中值滤波、小波去噪等。

2.2 图像增强图像增强的目标是提高图像的对比度和清晰度，使得目标在图像中更加鲜明。

在SAR图像中，由于环境等因素的限制，图像质量较差。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。

2.3 几何校正由于SAR图像在获取过程中会有不同的几何失配问题，如斜视几何失配、散焦几何失配等。

为了进行精确的目标识别，需要对图像进行几何校正。

几何校正方法包括校正变换、几何失配校正等。

3. 合成孔径雷达图像特征提取特征提取是目标识别的关键步骤之一。

通过提取图像的特征信息，可以判断目标的类别以及与其他目标的差异。

常用的特征提取方法包括空间域特征、频率域特征和小波域特征等。

3.1 空间域特征空间域特征是通过对图像的像素进行分析提取的，包括灰度特征、形状特征等。

合成孔径雷达影像（SAR图像）变化检测传统研究方法一、SAR影像变化检测方法单极化SAR 影像变化检测的基本流程范式，即经典的三步流程范式：1. 预处理2. 生成差异图3. 分析差异图1. 预处理目的：让两幅影像在空域和谱域具有一致可比性。

做法：在空域上，两幅影像首先要进行配准处理，目前比较流行的方式是通过尺度不变特征或者互信息特征来对两幅影像进行尺度级别或者灰度级别的配准。

[1]在谱域上，需要将因照射条件等原因产生的误差进行辐射校正，这一点可以通过对全图进行目标区域的划分来实现。

[2]2. 生成差异图差异图的生成实际上是找到一个能表征两幅SAR影像之间距离的矩阵，这个矩阵经过可视化处理后就是差异图。

目的：初步区分两幅SAR 影像中未变化类和变化类。

做法：通过某种差异运算构造一幅和两者尺寸一样的差异图。

（以下方法根据时间顺序排列，从早期使用到当前使用）（1）采用差值算子运算，即直接将两幅SAR影像相减。

（缺点：差值法无法有效抑制相干斑噪声(乘性随机噪声)（2）采用比值算子运算。

（优点：比值法可有效抑制相干斑噪声(乘性随机噪声)；缺点：没有考虑影像的局部、边缘、类条件分布等先验信息）[3]（3.1）采用对数比(Log-ratio, LR)算子运算，在比值差异图的基础上多了一步对数的运算。

（优点：将SAR 影像中的相干斑噪声(乘性随机噪声) 转换为加性噪声，并且经过对数转换后差异影像得到了非线性收缩，增强了变化类和非变化类的对比度。

对数运算本身的性质能够减小比值运算所带来的较大差异，所以可以进一步降低未变化类背景部分的野点影响，在变化区域比未变化区域小的情况下比较有效。

缺点：因为对数运算收缩性较强，所以边缘区域的像素值容易被模糊化）[4]（3.2）采用均值比(Mean-ratio,MR)算子运算，相比的对象不再是对应的孤立像素点，而是像素点所在的邻域的均值。

（优点：利用了像素的邻域信息，对于单独出现的野点有一定程度的抑制效果；缺点：缺乏伸缩变换，如果噪声不是以点状的形式出现而是以成片的形式出现，则不易有效抑制其影响）[5]（4）组合差异图法(Combined Difference Image, CDI)，该方法对差值差异图和LR 差异图进行参数加权获得新的差异图。

合成孔径雷达图像辐射分辨率工程估算公式的校正摘要：该文分析了合成孔径雷达图像辐射分辨率的本质，指出了目前工程应用的合成孔径雷达图像辐射分辨率估算值存在着较大的误差，只适合于定性分析。

在利用信号检测错误概率的基础上推导出了适合于定量分析的合成孔径雷达图像辐射分辨率的工程估算公式。

关键词：合成孔径雷达，雷达图像，辐射分辨率1、 前言合成孔径雷达（SAR ）是可以实现全天时、全天候、远距离、大范围、高空间几何分辨率微波成像的重要遥感手段。

衡量SAR 图像质量的主要指标是空间分辨率和辐射分辨率。

空间分辨率是SAR 反映地物目标空间几何结构精度的衡量，而辐射分辨率是SAR 反映地物目标微波散射特性精度的衡量。

经辐射校正的SAR 图像应该是目标场景微波散射特性的描述。

越精确地反映地物目标的微波散射特性，SAR 系统越能高质量地成像。

在农作物长势判别、地物温度区分，特别是海洋现象的研究中，区分目标散射特性微弱差异的能力尤为重要。

准确地估算SAR 辐射分辨率是SAR 设计过程中的重要环节。

但由于SAR 系统比传统的微波成像系统具有高空间分辨的特性，可以通过目标的空间几何形状判读SAR 图像，因此往往忽略了辐射分辨率在SAR 系统中的作用。

目前SAR 设计过程中应用的辐射分辨率估算公式形式简单，存在着较大的误差，不适合定性分析。

2、 合成孔径雷达图像的辐射分辨率当SAR 天线方向图覆盖区域足够大，区域内散射单元总数足够大，而且覆盖区域内没有一个大散射体能支配回波特性时，所有散射单元累加后的瞬时电压幅度和相位是相互独立的，并分别是符合瑞利分布和[],ππ-区间均匀分布的随机变量。

那么，平方律滤波器输出的雷达信号功率电平的密度函数为指数分布。

由于指数分布是具有二阶自由度的2χ分布，将N 个指数分布的独立样本进行非想干平均（多视处理），得到信号x 的概率密度函数为2N 自由度的2χ分布，即 12221()exp ()()N x x p x N N N N σσσ-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥Γ⎣⎦⎣⎦ （1） 其均值和标准方差分别为22[],[]]E x x x σσ=== （2）由于N 为正整数，伽马（Gamma ）函数()N Γ可以表示为()(1)!N N Γ=-，则式（1）可写为12221()exp ()(1)!N x x p x N N N N σσσ-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦ （3） 传统的辐射分辨率定义是信号功率电平落入[0.1，0.9]这80%范围内的两个边界信号功率电平12,x x 的比值，即 1122(()0.1)(()0.1)d x P x x x P x x σ>==<= （4） 其中0()()x P x p x dx =⎰为功率电平为x 的信号出现的概率。

SAR 图像点目标仿真报告徐一凡1 SAR 原理简介 合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar . 简称 SAR)是一种高分辨率成像雷达技术。

它利用脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率 . 利用合成孔径原理获得高的方位向分辨率 . 从 而获得大面积高分辨率雷达图像。

SAR 回波信号经距离向脉冲压缩后 . 雷达的距离分辨率由雷达发射信号带宽决定：r 2CB r. 式中r表示雷达的距离分辨率 . B r 表示雷达发射信号带宽 . C 表示光速。

同样.SAR 回波信号经方位向合成孔径后 . 雷达的方位分辨率由雷达方位向的多谱勒带宽决定：SAR 平台速度。

在小斜视角的情况下 . 方位分辨率近似表示为 a D. 其中 D为方位向合成2 孔径的长度。

2 SAR 的几何关系 雷达位置和波束在地面覆盖区域的简单几何模型如图 1 所示。

此次仿真考虑的是正侧 视的条带式仿真 . 也就是说倾斜角为零 .SAR 波束中心和 SAR 平台运动方向垂直的情况。

图1 雷达数据获取的几何关系建立坐标系 XYZ 如图 2 所示. 其中 XOY 平面为地平面； SAR 平台距地平面高 H.以速度 V 沿 X 轴正向匀速飞行； P 点为 SAR 平台的位置矢量 . 设其坐标为 (x,y,z) ； T 点为目标的位置矢量 .设其坐标为 (x T , y T , z T ) ；由几何关系 .目标与 SAR 平台的斜距为：由图可知： y 0,z H ,z T 0；令 x v s . 其中 v 为平台速度 .s 为慢时间变量( slowv aa. 式中B aa表示雷达的方位分辨率 B a 表示雷达方位向多谱勒带宽 . v a 表示方位向uuur R PT(x x T )2 (y y T )2 (z z T )2(1)time ).假设x T vs.其中 s表示SAR平台的x 坐标为x T 的时刻；再令r H2 y T2 表示目标与SAR的垂直斜距. 重写(1) 式为：图2：空间几何关系(a) 正视图(b) 侧视图图2(a) 中. Lsar表示合成孔径长度. 它和合成孔径时间Tsar的关系是Lsar vTsar。

合成孔径雷达(sar)卫星遥感原始数据质量检验技术规程
1. 前言
合成孔径雷达（SAR）卫星遥感原始数据广泛应用于地球科学、军事科技等领域，因此对其数据质量的检验具有重要意义。

该技术规程主要介绍SAR卫星遥感原始数据的质量检验技术。

2. 检验要求
（1）数据完整性：确保数据完整，不存在数据丢失、损坏等
现象；
（2）地物反射特征：对比同一地区不同时间的数据，检查地
物反射特征的变化情况；
（3）图像分辨率：根据测区的实际需要，进行图像分辨率的
检验；
（4）几何精度：检验数据的位置精度是否满足需求；
（5）辐射校准：对数据进行辐射校准，确保数据的可比性和
精度。

3. 检验步骤
（1）数据预处理：对原始数据进行计算、校正、去噪等预处理；
（2）影像质量检验：对SAR卫星遥感原始数据进行影像质量检验；
（3）数据质量检验：对影像的分辨率、地物特征、几何精度、辐射校准等方面进行检验，确保数据质量符合需求；
（4）数据处理：对检验通过的数据进行后续处理，如地图制作、数据分析等。

4. 结论
对SAR卫星遥感原始数据进行质量检验是保证数据可靠性和准确性的必要手段，正确运用该技术规程可以有效提高数据处理和应用的效率和质量。

基于DEM的SAR影像直接与间接正射校正方法比较李艳艳;唐娉;胡昌苗;单小军【摘要】For the direct and indirect ortho-rectification of SAR image based on DEM, this paper gives the difference analysis for the theory, steps, correction effect and applicability. Moreover, it makes a comparison for the correction accuracy are based on the orthographic corrected high resolution satellite image. Experimental results illustrate that although the two methods are based on the same model, the start points are different, the steps and computational complexities as well as the correction effects are also different. But the correction accuracy difference between the two methods is very small. Both can meet the demand of the correction accuracy and the appropriate method should be chosen according to actual situation.%对基于DEM的SAR影像直接校正与间接校正方法的原理、步骤、校正效果与适用性进行了比较,并利用正射校正过的高精度光学卫星影像作为基准影像,对两种方法的校正精度进行验证与比较.分析表明,两种方法所采用的校正模型相同,但出发点不同,校正步骤与复杂度也不同,最终校正效果也不一样,但精度没有差很多,都能满足常规SAR正射校正精度需求,在实际应用中需要根据实际情况选择合适的方法.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)012【总页数】6页(P192-197)【关键词】合成孔径雷达(SAR);数字高程模型(DEM);直接正射校正;间接正射校正【作者】李艳艳;唐娉;胡昌苗;单小军【作者单位】中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有全天时、全天候的观测特点，日益受到人们的关注。

与真实孔径雷达距离向分辨率相同。

但由于真实孔径机载雷达一般用短脉冲来实现距离向分辨率，而合成孔径雷达通常用带宽（脉冲频率的变化范围）为B的线性调频脉冲来实现作用距离向的良好分辨率。

cr21==τδground Range resolution()pulse length speed of light2cos2cos depression anglercRτγ×==Range Resolution (2)Azimuth resolutionslant range wavelengthantenna lengtha S R Lλ×=×Synthetic aperture radar (SAR)Azimuth Resolution (3)合成孔径雷达影像固有的透视收缩、顶底位移和阴影等几何特征不利于一般用户对影像特征的理解和专题信息的提取。

合成孔径雷达具有比较复杂的成像机制，若用户采用光学遥感影响几何校正中常用的多项式法进行合成孔径雷达影像的校正，很难得到满意的校正结果.Principle of SAR Image Geocoding斜距图像地距图像基于成像模型的SAR影像纠正• 光学近似模型的SAR几何精确纠正– 共线方程G.Konecny公式正射纠正由数字摄影测量学界发展的基于雷达共线方程的方法。

这种方法通常基于简化的雷达成像几何 关系建立SAR共线方程。

– 行中心投影公式正射纠正• SAR成像模型的SAR几何精确纠正– R-D模型正射纠正由SAR图像处理算法及系统开发领域专家提出的基于距离——多普勒（RD）定位模型的方 法，这种算法完成从SAR成像机理出发，和SAR的信号处理过程有机结合，已经成为通常SAR 处理器都具备的标准SAR图像产品生产方法.– 基于SAR模拟成像的正射纠正共线方程G.Konecny公式正射纠正•处理流程 – – – – – – 根据SAR头文件的星历信息计算卫星轨道数据，并按照坐标变换关系将卫星轨 道坐标、控制点坐标、及DEM数据转换到同一坐标系（椭球割面坐标系）中。