【摘要】：隨著全球海洋運(yùn)輸貿(mào)易規(guī)模的迅速發(fā)展,以及各國(guó)日益加大對(duì)海洋資源的開發(fā)和環(huán)境的保護(hù)力度,對(duì)海上交通運(yùn)輸進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)十分重要。極化合成孔徑雷達(dá)(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)因其能夠獲得地物的極化散射特征,包含有與目標(biāo)相關(guān)更加豐富的信息,在海上船舶檢測(cè)相關(guān)研究中被廣泛應(yīng)用。本文采用了RADARSAT-2、高分三號(hào)以及TanDEM-X全極化圖像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行船舶檢測(cè)研究。首先分析了極化SAR圖像上船舶對(duì)象和海面背景的成像和散射特征差異,并根據(jù)利用極化特征提高二者對(duì)比度的思想,提出了基于差值矩陣改進(jìn)的香農(nóng)熵的極化SAR圖像船舶檢測(cè)算法。同時(shí),采用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)極化SAR圖像船舶檢測(cè)進(jìn)行了探索和研究。文章主要完成了如下工作:(一)介紹了極化SAR圖像海上船舶檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和相關(guān)理論基礎(chǔ)。分析了海面背景和船舶對(duì)象的成像特點(diǎn)與極化散射特征差異,以及在利用極化SAR圖像進(jìn)行船舶檢測(cè)時(shí)常遇到的干擾信息。(二)從提高極化SAR圖像局部對(duì)比度的角度出發(fā),提出了基于極化協(xié)方差差值矩陣而改進(jìn)的香農(nóng)熵參數(shù)。采用改進(jìn)的香農(nóng)熵特征,可以增強(qiáng)船舶對(duì)象的強(qiáng)度,并對(duì)海面背景和干擾信息進(jìn)行抑制。分析了該特征圖像上海面背景的分布模型,并采取CFAR方法實(shí)現(xiàn)船舶對(duì)象的檢測(cè)。采用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證,并與其他方法進(jìn)行對(duì)比。本方法能夠?qū)崿F(xiàn)虛警率和漏檢率的同時(shí)降低,提高檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度。(三)從探索深度學(xué)習(xí)在極化SAR圖像船舶檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用前景的角度出發(fā),利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Faster R-CNN模型對(duì)其進(jìn)行研究。對(duì)由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的Pauli圖像所構(gòu)成的測(cè)試集上,采用Faster R-CNN模型對(duì)船舶對(duì)象實(shí)現(xiàn)檢測(cè),檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上,同時(shí)應(yīng)用到開闊海域和包含有陸地與海岸的整景影像的檢測(cè)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN957.52
【圖文】：

1.1 RADARSAT-2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)地理位置（黃色矩形框，藍(lán)色矩形框和紅色矩形框所光學(xué)圖像的區(qū)域分別對(duì)應(yīng)表 1.2 中的數(shù)據(jù) 1, 2, 3）Figure 1.1 The location of the three RADARSAT-2 experimental images2 高分三號(hào)數(shù)據(jù)高分三號(hào)衛(wèi)星（GF-3）為我國(guó) “高分專項(xiàng)”工程組成項(xiàng)目之一，由中術(shù)研究院負(fù)責(zé)總體設(shè)計(jì)和研制，于 2016 年 8 月 10 日發(fā)射并在軌運(yùn)行，顆分辨率達(dá)到米級(jí)水平的全極化 SAR 成像衛(wèi)星，總重量約為 2, 800kg臺(tái) C 波段合成孔徑雷達(dá)載荷 （張慶君，2017）。高分三號(hào)衛(wèi)星成像模 12 種，可以實(shí)現(xiàn)從低分辨率到高分辨率，窄到寬覆蓋范圍以及不同極各類數(shù)據(jù)的獲取。各成像模式的主要參數(shù)如表 1.3 中所示。表 1.3 高分三號(hào)衛(wèi)星全極化模式影像成像參數(shù)Table 1.3 The imaging parameters of the Gaofen-3 satellite

（b）.2 高分三號(hào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)地理位置（其中紅色矩形框，綠色矩形框和藍(lán)色矩形框的區(qū)域分別對(duì)應(yīng)表 1.4 中的數(shù)據(jù) 4, 5, 6）Figure 1.2 The location of the three Gaofen-3 QPS-I mode image in Google Earth

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 龍夢(mèng)啟;楊學(xué)志;孟俊敏;劉根旺;張晰;董張玉;;利用香農(nóng)熵的雙極化合成孔徑雷達(dá)船只檢測(cè)[J];遙感信息;2015年05期

本文編號(hào)：2713482