【摘要】：機場承載著飛機起降、維護等關(guān)鍵任務,是重要的民用和軍用設施。跑道是機場的核心設施,對機場跑道的自動檢測廣泛應用于軍事打擊、災害救援、飛機導航等實際問題。合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種主動式成像雷達系統(tǒng),具有全天時、全天候、強透射性、遠距離成像等特點。極化合成孔徑雷達(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)通過不同的極化收發(fā)組合,反映地物目標的極化散射特性。與單極化SAR相比,全極化SAR具有更多的收發(fā)模式,可以獲取更全面的地物極化信息,進而更好地表征地物的極化特征。因此,PolSAR圖像機場跑道檢測具有十分廣闊的應用前景。本文以美國UAVSAR系統(tǒng)采集的全極化SAR數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),展開了PolSAR圖像機場跑道檢測問題的研究,具體工作如下:分類是PolSAR圖像解譯的重要環(huán)節(jié),可利用圖像分類提取疑似跑道區(qū)域,即感興趣區(qū)域(Region Of Interest,ROI)。為了減少分類類別數(shù),同時保證檢測準確率,給出一種基于隨機森林的機場跑道檢測算法。首先在PolSAR圖像中人工選取部分像素點作為訓練樣本;然后計算樣本的極化特征,并利用快速相關(guān)濾波器(Fast Correlation-Based Filter,FCBF)對極化特征進行優(yōu)化選擇,去掉弱相關(guān)和冗余的極化參數(shù),得到優(yōu)化的極化特征組合;再利用隨機森林分類器對圖像做二分類,直接提取ROI;最后根據(jù)跑道的平行線及結(jié)構(gòu)特征對ROI進行判別,得到最終的檢測結(jié)果。平行線特征是機場跑道檢測的常用特征,但是道路、河流、橋梁等類似地物容易對檢測結(jié)果造成干擾,因此,給出一種不依賴于平行線特征的疑似跑道區(qū)域判別方法。首先在每個獨立的ROI區(qū)域?qū)墓β蕡D像上滑窗檢測,利用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征描述子提取檢測窗口的特征,并利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)對檢測窗口進行二分類,生成該區(qū)域掩膜二值圖像,再將掩膜圖像與原ROI二值圖做與操作,并以原ROI二值圖為基準,計算像素點變動比率,通過變動比率的大小完成對ROI的判別。論文對上述方法進行了實驗驗證,實驗結(jié)果顯示,得到的跑道區(qū)域結(jié)構(gòu)清晰,輪廓完整,驗證了本文方法的有效性,且本文提出的疑似跑道區(qū)域判別方法大幅降低了檢測虛警率。
【圖文】：

就可進一步判別機場跑道區(qū)域的位置于某些道路、河流區(qū)域同樣具有平行線特征似，所以平行線及尺寸特征無法排除上述區(qū)錯聯(lián)通的，且常包裹著部分草地或裸地區(qū)域OI 二值圖中呈一個個黑色孔洞狀，圖 4-2 是截整個跑道為白色的像素構(gòu)成一個連通區(qū)域，其洞 1、孔洞 2、孔洞 3 等。通過歐拉數(shù)E表征如下：值圖中白色連通區(qū)域數(shù)，H 表示黑色孔洞數(shù)，而對于道路、河流等區(qū)域則相對較大，因此路、河流等區(qū)域。

中國民航大學碩士學位論文4.5.3 實驗結(jié)果及分析本章采用美國UAVSAR系統(tǒng)采集的全極化SAR數(shù)據(jù)進行實驗，并與文獻[42]算法進行對比。（1）訓練樣本選取及特征選擇實驗選取美國 UAVSAR 系統(tǒng)采集于 Hayward Fault 地區(qū)的 L 波段全極化數(shù)據(jù)，，經(jīng)過 4 視處理，圖像方位向和距離向分辨率分別是 4.9m 和 7.2m，圖像大小為 1650 像素*820 像素。選取跑道、海洋、森林、城市、草地共 5 類地物構(gòu)成像素點樣本集，共 6400 個像素點，其中正樣本（即跑道區(qū)域）1600 個像素點，負樣本（即海洋、森林、城市、草地共 4800 個像素點。圖 4-5 為訓練樣本選取示意圖。
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V35;E91;TN957.52

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本文編號：2600555