發(fā)布時間：2017-10-17 04:26

  本文關(guān)鍵詞：新疆哈密南湖戈壁荒漠區(qū)星載全極化SAR線性形跡提取研究

  更多相關(guān)文章： 全極化 SAR 線性形跡 目標(biāo)提取 地質(zhì)構(gòu)造

【摘要】：淺覆蓋區(qū)是遙感地質(zhì)礦產(chǎn)勘查的難點區(qū)域,而我國大陸上覆蓋類型多樣,包括戈壁、沙漠、植被覆蓋、黃土覆蓋和冰川覆蓋等。由于淺覆蓋的遮蔽,巖性和地質(zhì)構(gòu)造信息以“間接”、“弱緩”、“復(fù)合”、“缺損”的形式出現(xiàn),普通遙感難以發(fā)揮作用。合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SA R)可以穿透表層淺覆蓋,獲取覆蓋層下掩蓋的巖性和地質(zhì)構(gòu)造信息。隨著SAR技術(shù)快速發(fā)展,SAR的全極化模式提供了地質(zhì)遙感勘查新的可能性。但是,全極化SAR地質(zhì)研究主要集中在巖性識別和分類上,缺乏對覆蓋區(qū)下地質(zhì)構(gòu)造信息的識別和提取研究。因此,需要進(jìn)一步研究全極化SAR地質(zhì)構(gòu)造的識別和提取,拓展全極化SAR的應(yīng)用潛力。本文利用星載全極化SAR側(cè)視成像且具有穿透性的優(yōu)勢,對新疆哈密南湖戈壁荒漠區(qū)進(jìn)行了地質(zhì)線性形跡的識別和半自動提取研究,評估C波段RADARSAT-2全極化SAR數(shù)據(jù),L波段ALOS-PALSAR雙極化SAR探測覆蓋區(qū)下隱伏構(gòu)造的潛力。論文從地形效應(yīng)預(yù)處理、目標(biāo)識別和提取算法三個方面進(jìn)行組織。首先,從SAR側(cè)視成像幾何畸變、輻射畸變和極化方位角偏移三個方面闡述并分析了其對線性形跡定位、走向、散射信號畸變的影響,利用DEM模擬SAR成像和極化方位角補(bǔ)償?shù)姆椒▽崿F(xiàn)幾何畸變和輻射畸變的校正,特別引入旋轉(zhuǎn)不變參數(shù)最大化抑制線性形跡走向差異引起的散射信號衰減。其次,構(gòu)建不同類型線性形跡的物理散射模型,利用極化信號特征空間和目標(biāo)極化分解方法進(jìn)行散射信號類型驗證；應(yīng)用邊緣保持指數(shù)(Edge Preserve Index, EPI)和等效視數(shù)(Equivalent Number of Looks, ENL)對所列舉的全極化SAR特征參數(shù)進(jìn)行特征選擇。最后,利用基于鄰域梯度方向直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)和粒子濾波跟蹤算法實現(xiàn)三類圖像線性目標(biāo)的跟蹤提取,分析對比了體散射和旋轉(zhuǎn)不變極化參數(shù)的在淺覆蓋隱伏構(gòu)造識別的效果,結(jié)合巖性分布從構(gòu)造走向和構(gòu)造線密度等方面分析了南湖區(qū)地質(zhì)構(gòu)造模式。論文主要研究結(jié)論如下：(1)線性形跡識別的地形效應(yīng)影響。研究結(jié)果表明預(yù)處理過程中幾何畸變在地質(zhì)形跡識別和提取之前必須進(jìn)行正確校正,利用DEM模擬成像可獲得較好的幾何校正效果；然而,地形引起輻射畸變卻有利于部分地性線提取,突出了區(qū)域地形特征。另外,線性形跡走向引起極化方位角偏移可通過向圓極化算法估計出極化方位角偏移,再旋轉(zhuǎn)散射矩陣進(jìn)行補(bǔ)償,結(jié)果顯示補(bǔ)償?shù)姆逯抵饕性诘匦渭y理豐富的區(qū)域。旋轉(zhuǎn)不變極化參數(shù)是另一種抑制極化方位角偏移效應(yīng)的方法,在實驗室證明了這類參數(shù)對不同設(shè)置線性特征具有很好的表征。(2)線性形跡極化信號和散射機(jī)理研究。西北戈壁荒漠區(qū)線性特征主要包括褶皺向斜、山脊線、溝谷和隱伏線性構(gòu)造。其中褶皺向斜和山脊線在SAR圖像上表征為強(qiáng)的后向單次或奇次散射,溝谷在特征圖像呈現(xiàn)暗色調(diào)線狀目標(biāo),由于局部入射角較大,地表粗糙度小,主要發(fā)生布拉格表面弱后向散射,覆蓋區(qū)隱伏線性形跡具有弱的體散射特征。經(jīng)過特征選擇發(fā)現(xiàn),基于物理散射的目標(biāo)極化分解方法中,奇次散射分量和體散射分量、部分目標(biāo)極化分解最大特征值對應(yīng)的T11分量以及相干矩陣旋轉(zhuǎn)不變的T11,具有很好的線性形跡表征,可應(yīng)用于全極化SAR線目標(biāo)提取。(3)線性形跡目標(biāo)提取。線性形跡追蹤算法有效的實現(xiàn)了針對不同線性形跡類型的提取,獲得豐富的線性形跡特征。圓形鄰域HOG特征具有各向同性,能通過加權(quán)統(tǒng)計方法在抑制噪聲影響的情況下有效檢測出中心點鄰域內(nèi)的主邊緣方向。但是在多邊緣交匯時,出現(xiàn)方向檢測誤差,搜索易發(fā)生中斷。鄰域尺度和搜索步長是影響線目標(biāo)提取的兩個重要因素。最后,利用提取的線性形跡進(jìn)行南湖區(qū)地質(zhì)構(gòu)造模式分析,提取結(jié)果表明,在南北古地質(zhì)板塊擠壓作用下,南湖區(qū)線性構(gòu)造以東西向發(fā)育為主；同時受東西向剪切作用,主斷裂兩側(cè)產(chǎn)生對稱的次生構(gòu)造形跡,形成韌性剪切帶。
【關(guān)鍵詞】：全極化 SAR 線性形跡 目標(biāo)提取 地質(zhì)構(gòu)造
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P627
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-19
• 第一章 緒論19-34
• 1.1 研究背景和意義19-22
• 1.1.1 選題依據(jù)與背景19-20
• 1.1.2 研究意義20-22
• 1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展22-30
• 1.2.1 極化SAR地質(zhì)應(yīng)用研究進(jìn)展22-26
• 1.2.2 全極化SAR圖像處理和目標(biāo)識別研究進(jìn)展26-28
• 1.2.3 極化SAR線性特征提取研究進(jìn)展28-30
• 1.2.4 存在的問題30
• 1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線30-34
• 1.3.1 研究內(nèi)容30-31
• 1.3.2 技術(shù)路線和章節(jié)安排31-34
• 第二章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)資料34-44
• 2.1 研究區(qū)概況34-36
• 2.1.1 研究區(qū)區(qū)位34
• 2.1.2 研究區(qū)自然地理概況34-35
• 2.1.3 研究區(qū)地質(zhì)背景35-36
• 2.2 數(shù)據(jù)資料和預(yù)處理36-44
• 2.2.1 數(shù)據(jù)資料36-39
• 2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理39-44
• 第三章 全極化SAR成像地形影響分析44-56
• 3.1 全極化SAR成像幾何畸變分析44-47
• 3.2 地形輻射校正和極化方位角偏移47-52
• 3.3 旋轉(zhuǎn)不變性與旋轉(zhuǎn)不變極化參數(shù)52-55
• 3.4 小結(jié)55-56
• 第四章 線性形跡特征分析和極化參數(shù)選擇56-74
• 4.1 線性形跡類型56-60
• 4.2 線性形跡極化信號分析60-64
• 4.3 目標(biāo)極化分解和線性形跡散射機(jī)理分析64-68
• 4.4 極化散射特征選擇68-72
• 4.5 小結(jié)72-74
• 第五章 線性形跡目標(biāo)提取74-94
• 5.1 線性形跡提取過程和算法設(shè)計74-81
• 5.1.1 圖像邊緣增強(qiáng)和形態(tài)學(xué)濾波74-76
• 5.1.2 線性形跡追蹤算法設(shè)計76-81
• 5.2 線性形跡提取結(jié)果比較和參數(shù)分析81-85
• 5.2.1 追蹤算法參數(shù)分析81-83
• 5.2.2 極化特征線性形跡目標(biāo)提取對比分析83-85
• 5.3 區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造分析和解譯85-93
• 5.3.1 覆蓋區(qū)地質(zhì)隱伏形跡分析85-90
• 5.3.2 區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造形跡分析90-93
• 5.4 小結(jié)93-94
• 第六章 結(jié)論與展望94-97
• 6.1 研究結(jié)論94-95
• 6.2 論文特色和創(chuàng)新95
• 6.3 研究展望95-97
• 參考文獻(xiàn)97-107
• 碩士期間論文發(fā)表情況107-108
• 致謝108-109

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1046807