本文關鍵詞： 海冰漂移 非同源數據 超分辨率重建 SIFT 克里金插值　出處：《大連海事大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：每年海冰的凍結及漂移對海上航運、海上生產等均有不同程度的影響甚至造成災害,因此對海冰漂移進行近實時、全天候跟蹤具有重要意義。高精度海冰漂移跟蹤需要短時間間隔的高分辨率圖像序列。同源星載SAR由于較長的過境周期,進而限制了海冰漂移跟蹤的精度,而利用非同源SAR構建短時間間隔的圖像序列,進行高精度海冰漂移跟蹤研究是一個合理的解決方案。特征對應性和跟蹤算法效率是影響海冰漂移跟蹤準確性的兩個重要因素。由于傳感器不同,其波段、極化方式、分辨率、入射角、噪聲水平等存在差異,導致非同源SAR之間有明顯的特征差異。本文面向大分辨率差異非同源SAR圖像的海冰漂移跟蹤研究,主要工作和研究成果概括如下:首先,重點研究了非同源SAR特征對應問題。同源數據因為各參數相同所以對應海冰的特征相似,而非同源數據之間的參數差異,導致不同數據相同海冰存在特征上的差異,特別是在大分辨率差異的情況下,高分辨率呈現(xiàn)的一些細節(jié)特征在低分辨率中不存在一一對應關系,為此本文重點研究并提出了基于超分辨率重建技術,通過尋找穩(wěn)定特征的方法來進行特征對應分析研究;其次,由于非同源數據之間存在明顯的灰度差異,而一些經典的適用于同源數據海冰漂移跟蹤算法(如MCC算法等)針對非同源數據常常會失效,為此本文設計并實現(xiàn)了一種基于SIFT算子的特征匹配及跟蹤算法。該算法基于計算結構特征而非灰度特征,能夠有效提高匹配及跟蹤精度,并且SIFT算法具有的旋轉不變性能夠有效的解決海冰旋轉問題;最后,因為海冰漂移過程中會出現(xiàn)擠壓碰撞等情況,導致海冰漂移不是線性變化,本文使用了經典的非線性穩(wěn)定內插值算法(普通克里金插值),并在此基礎上對插值初始條件的設定進行了改進,最終實現(xiàn)了海冰漂移速度矢量場標定。
[Abstract]:Every year, the freezing and drift of sea ice have different degrees of influence on maritime navigation and production, and even cause disasters, so the drift of sea ice is carried out in near real time. High-precision sea ice drift tracking requires high resolution image sequences with short time intervals. Homologous spaceborne SAR has a long transit period which limits the accuracy of sea ice drift tracking. The non-homologous SAR is used to construct the short time interval image sequence. The research of high precision sea ice drift tracking is a reasonable solution. Feature correspondence and tracking algorithm efficiency are two important factors that affect the accuracy of sea ice drift tracking. The differences in polarization, resolution, incident angle, noise level and so on lead to obvious differences in characteristics between non-homologous SAR images. This paper focuses on the study of sea-ice drift tracking in non-homologous SAR images with large resolution differences. The main work and research results are summarized as follows: firstly, we focus on the problem of non-homologous SAR feature correspondence. Because of the same parameters, the corresponding sea ice features are similar. But the difference of parameters between the different data leads to the differences in the characteristics of the same sea ice, especially in the case of large resolution difference. Some detail features presented in high resolution do not have a one-to-one correspondence in low resolution. Therefore, this paper focuses on the super-resolution reconstruction technology. The method of finding the stable feature is used to analyze the correspondence of the feature. Secondly, because of the obvious grayscale difference between the non-homologous data, some classical algorithms (such as MCC algorithm) which are suitable for the sea-ice drift tracking of the homologous data, will often fail for the non-homologous data. In this paper, a feature matching and tracking algorithm based on SIFT operator is designed and implemented. The algorithm is based on computational structure features rather than gray features, which can effectively improve the accuracy of matching and tracking. And the rotation invariance of SIFT algorithm can effectively solve the problem of sea ice rotation. Finally, because the sea ice drift will be squeezed and collided, the sea ice drift is not a linear change. In this paper, the classical nonlinear stable interpolation algorithm (ordinary Kriging interpolation) is used. Finally, the calibration of ice drift velocity vector field is realized by improving the setting of interpolation initial conditions.
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P731.15;TN957.52

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