星載合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）圖像水陸分割對(duì)水域識(shí)別、洪水監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域研究具有重要意義。然而,星載SAR圖像的空間分辨率通常在米至十米量級(jí),水域邊界上會(huì)存在大量既包含陸地又包含水域的混合象元。傳統(tǒng)像素級(jí)水陸分割算法難以獲取高精度的水陸分割結(jié)果。本文提出一種新穎的亞像素級(jí)SAR圖像水陸分割方法,該方法采用一種改進(jìn)的非局域?yàn)V波算法抑制相干斑噪聲,再利用模糊C均值聚類算法進(jìn)行像素級(jí)水陸分割,在此基礎(chǔ)上應(yīng)用基于雙三次樣條插值與幾何主動(dòng)輪廓模型的精分割方案,獲取更高精度的亞像素級(jí)水域輪廓。本文以南水北調(diào)中線工程水源地——丹江口水庫(kù)為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,利用國(guó)產(chǎn)高分三號(hào)（GF-3）衛(wèi)星的多模式SAR圖像,開(kāi)展水陸分割驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法可實(shí)現(xiàn)亞像素級(jí)精度的水陸分割,與傳統(tǒng)方法相比,平均像素偏移精度提升一個(gè)數(shù)量級(jí)。 

【文章來(lái)源】：雷達(dá)科學(xué)與技術(shù). 2020,18(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

本文方法流程圖

該方法是在以像素級(jí)水域邊界線的像素點(diǎn)為中心，半徑為r3的鄰域內(nèi)進(jìn)行水陸精細(xì)分割的，其有效性建立在兩個(gè)假設(shè)之上：第一，鄰域內(nèi)需同時(shí)包含水域與陸地，如圖2(a）所示；第二，當(dāng)雷達(dá)后向散射系數(shù)梯度值最大時(shí)，鄰域內(nèi)的陸地與水域產(chǎn)生分界[9]，如圖2(b）所示。亞像素級(jí)水陸分割過(guò)程包括以下5個(gè)步驟：

(5）根據(jù)步驟（1）與步驟（3）中記錄的坐標(biāo)，還原SPW中獲取到的亞像素級(jí)水域輪廓到原始圖像中，得到新的亞像素級(jí)水域輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)集合，可表示為P={（x2+xk*/λ，y2+yk*/λ），k=1,2，…，n}。值得注意的是，通過(guò)像素級(jí)水域輪廓計(jì)算得到的新的水域輪廓可能會(huì)存在多個(gè)位置，如圖3中黃點(diǎn)所示。造成這種情況的原因是距離較近的像素點(diǎn)產(chǎn)生的SPW會(huì)有部分重疊，從而使重疊區(qū)域被多次處理，產(chǎn)生多個(gè)亞像素水域輪廓位置。通過(guò)分段曲線擬合方法可以解決該問(wèn)題，由此擬合得到的一條連續(xù)曲線即為亞像素級(jí)水域輪廓，結(jié)果如圖3中紅線所示。1.4 基于GAC模型的亞像素級(jí)水陸分割線獲取方法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于局部超分辨重建的高精度SAR圖像水域分割方法[J]. 李寧,牛世林.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2020(01)
[2]基于混合模糊的SAR圖像水陸分割算法[J]. 郭拯危,王樂(lè),宋國(guó)磊.  國(guó)土資源遙感. 2018(04)
[3]星載SAR水域分割研究進(jìn)展與趨勢(shì)分析[J]. 牛世林,郭拯危,李寧,毋琳,趙建輝.  聊城大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(02)



本文編號(hào)：3129909