【摘要】：相干變化檢測(CCD)利用重軌SAR數(shù)據(jù)對場景中表現(xiàn)為低相干特性的變化區(qū)域具有良好的檢測性能,然而場景中諸如植被、陰影、強散射旁瓣、低散射等區(qū)域也呈現(xiàn)低相干特性,對檢測結(jié)果造成干擾,尤其在高波段SAR CCD中,對檢測效果影響更加明顯。該文利用多時相SAR數(shù)據(jù)形成的相干變化差異圖像(CCD圖像)建立概率圖模型,提出一種多時相CCD處理方法。該方法以多時相CCD圖像作為觀測量,通過選取合適的參與處理圖像數(shù)量及優(yōu)化場景中變化區(qū)域的分類,計算目標變化區(qū)域的后驗概率,可有效減小低相干干擾區(qū)域造成的影響。仿真和實測數(shù)據(jù)結(jié)果驗證了該方法的正確性和有效性。
[Abstract]:Coherent change detection (CCD) uses heavy-orbit SAR data to detect the low coherence region in the scene, but in the scene such as vegetation, shadow, strong scattering sidelobe, low scattering and so on, it also shows low coherence. It interferes with the detection results, especially in high band SAR CCD. In this paper, the probabilistic graph model is established by using the coherent variation differential image (CCD image) formed from the multitemporal SAR data, and a multitemporal CCD processing method is proposed. In this method, multi-temporal CCD images are used as observations. By selecting appropriate number of images and optimizing the classification of the changing regions in the scene, the posterior probability of the target change region is calculated, which can effectively reduce the influence caused by the low coherent interference region. The validity and validity of the method are verified by simulation and measured data.
【作者單位】： 中國科學(xué)院電子學(xué)研究所微波成像技術(shù)重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【分類號】：TN957.52

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