大型內(nèi)陸淡水湖是地球水資源的重要組成部分,在地球的水文和生物化學循環(huán)中扮演著重要的角色。因此,有效地監(jiān)測大型湖泊水域,獲取動態(tài)變化信息,具有重要意義,也是實現(xiàn)人與自然和諧共生、構建社會主義生態(tài)文明的一個重要環(huán)節(jié)。隨著遙感技術的快速發(fā)展,利用衛(wèi)星遙感,可快速高效地獲取大型湖泊水域的觀測影像,能夠為農(nóng)田灌溉、區(qū)域水資源管理提供實時的數(shù)據(jù)支撐和指導建議,還可對洪澇災害提供預報和預警。其中,星載合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一種裝載于衛(wèi)星平臺的主動式微波成像傳感器,可不受云、雨、霧的影響,擁有全天時、全天候的對地成像能力。因此,基于星載SAR圖像開展大型湖泊的水域提取與監(jiān)測研究具有重要意義。發(fā)展至今,許多學者已對SAR圖像水域提取技術進行了研究,并基于不同技術手段提出了許多方法,如閾值法、聚類法、主動輪廓模型（Active Contour Model,ACM）法等。然而,傳統(tǒng)方法通常并未考慮SAR圖像相干斑噪聲的干擾和大型湖泊周邊復雜地形對提取精度的影響。同時,SAR圖像尺寸較大,導致水域提取效率較低;覆蓋大型水域的SAR圖像分辨率往往較低,導致水域... 

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
縮略語對照表
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 星載SAR的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 SAR圖像水域提取與監(jiān)測發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 目前SAR圖像水域提取與監(jiān)測存在的問題
    1.3 論文的主要工作及組織結構
        1.3.1 論文的主要工作
        1.3.2 全文結構安排
第2章 相關理論與技術研究
    2.1 SAR圖像基本特性
        2.1.1 SAR的基本工作原理及地物散射模型
        2.1.2 相干斑噪聲特性
        2.1.3 水域在SAR圖像中的特征
    2.2 非局部相干斑濾波算法研究
    2.3 經(jīng)典SAR圖像分割方法研究
        2.3.1 基于灰度級的FCM聚類方法
        2.3.2 基于混合對數(shù)正態(tài)分布的ACM算法
    2.4 本章小結
第3章 基于SDLR-ACM的大型湖泊水域提取方法
    3.1 SDLR-ACM方法技術路線
        3.1.1 水域粗分割
        3.1.2 局部圖像分塊策略
        3.1.3 水域精分割
    3.2 實驗數(shù)據(jù)
    3.3 實驗結果與分析
        3.3.1 水域輪廓提取實驗
        3.3.2 水域提取對比實驗
        3.3.3 實驗結果定量分析
    3.4 本章小結
第4章 基于超分辨率重建的亞像素級水域提取方法
    4.1 圖像超分辨率重建的意義及發(fā)展現(xiàn)狀
        4.1.1 SAR圖像超分辨重建的意義
        4.1.2 圖像的退化與重建模型
        4.1.3 超分辨率重建方法的發(fā)展現(xiàn)狀
    4.2 基于LRSR-SAR模型的超分辨率重建技術
        4.2.1 CNN相關理論基礎
        4.2.2 LRSR-SAR圖像超分辨率重建模型
        4.2.3 SAR圖像超分辨率重建實驗結果
    4.3 基于局部超分辨率重建的亞像素級尺度水域提取方法
        4.3.1 基于LSR的亞像素級水域提取技術路線
        4.3.2 水域提取實驗結果與分析
    4.4 本章小結
第5章 大型湖泊水域動態(tài)監(jiān)測方法及結果
    5.1 湖泊動態(tài)監(jiān)測方法研究
        5.1.1 時間序列水域動態(tài)監(jiān)測流程
        5.1.2 監(jiān)測區(qū)域及數(shù)據(jù)
        5.1.3 監(jiān)測結果及驗證
    5.2 五大湖泊水域動態(tài)監(jiān)測結果
        5.2.1 五大湖時間序列數(shù)據(jù)
        5.2.2 丹江口水庫2019年水域監(jiān)測結果
        5.2.3 鄱陽湖2019年水域監(jiān)測結果
        5.2.4 洞庭湖2019年水域監(jiān)測結果
        5.2.5 洪澤湖2019年水域監(jiān)測結果
        5.2.6 高郵湖2019年水域監(jiān)測結果
        5.2.7 五大湖泊2019全年水域面積聯(lián)合統(tǒng)計結果
    5.3 本章小結
第6章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄


【參考文獻】：
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.  雷達學報. 2020(01)
[2]雷達對地成像技術多向演化趨勢與規(guī)律分析[J]. 楊建宇.  雷達學報. 2019(06)
[3]一種基于密集深度分離卷積的SAR圖像水域分割算法[J]. 張金松,邢孟道,孫光才.  雷達學報. 2019(03)
[4]基于混合模糊的SAR圖像水陸分割算法[J]. 郭拯危,王樂,宋國磊.  國土資源遙感. 2018(04)
[5]基于馬爾科夫分割的單極化SAR數(shù)據(jù)洪澇水體檢測方法[J]. 唐德可,王峰,王宏琦.  電子與信息學報. 2019(03)
[6]星載SAR水域分割研究進展與趨勢分析[J]. 牛世林,郭拯危,李寧,毋琳,趙建輝.  聊城大學學報(自然科學版). 2018(02)
[7]復雜場景下的SAR圖像水域邊緣特征提取[J]. 吳戌,葉偉.  兵器裝備工程學報. 2017(08)
[8]一種改進的變化檢測方法及其在洪水監(jiān)測中的應用[J]. 冷英,李寧.  雷達學報. 2017(02)
[9]一種改進的ACM算法及其在鄱陽湖水域監(jiān)測中的應用[J]. 冷英,劉忠玲,張衡,王宇,李寧.  電子與信息學報. 2017(05)
[10]星載SAR技術的發(fā)展趨勢及應用淺析[J]. 鄧云凱,趙鳳軍,王宇.  雷達學報. 2012(01)

碩士論文
[1]圖像插值超分辨率重建算法研究[D]. 朱婷婷.西南交通大學 2013



本文編號：3720508