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TerraSAR-X数据沿轨干涉运动目标检测研究 被引量：1
1
作者 焦健 田崇瑞 +1 位作者 黄江辉 曾琪明 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期164-172,共9页
为检验TerraSAR-X数据在地面运动目标检测(GMTI)应用中的潜力,并验证基于SAR沿轨干涉图的幅度和相位联合统计特性以及恒虚警率的检测方法(ATI-CFAR)对TerraSAR-X数据的适用性,利用TerraSAR-X卫星单发双收模式数据,基于一种ATI-CFAR方法... 为检验TerraSAR-X数据在地面运动目标检测(GMTI)应用中的潜力,并验证基于SAR沿轨干涉图的幅度和相位联合统计特性以及恒虚警率的检测方法(ATI-CFAR)对TerraSAR-X数据的适用性,利用TerraSAR-X卫星单发双收模式数据,基于一种ATI-CFAR方法,结合数据特点进行改进,对北京北五环部分路段开展GMTI实验研究。结合地面同步实验进行验证分析,结果表明:1)TerraSAR-X数据能够应用于GMTI,但干涉相位受干扰严重,使用统计的方法确定ATI相位阈值易发生过度估计,导致大量漏检;2)基于车速先验知识确定相位阈值,利用图解法确定ATI幅度阈值,能够有效地改善检测结果。本文方法检出率和正确率分别达到70%和87.5%,证明了其对TerraSAR-X数据的适用性,反映出TerraSAR-X数据在GMTI应用中的潜力。 展开更多
关键词 地面运动目标检测(GMTI) 合成孔径雷达(SAR) 沿轨干涉(ATI) 恒虚警率(CFAR) TERRASAR-X
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基于多任务学习的高分辨率遥感影像建筑实例分割 被引量：18
2
作者 惠健 秦其明 +1 位作者 许伟 隋娟 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1067-1077,共11页
针对基于深度神经网络的高分辨率遥感影像建筑物提取算法中将建筑物提取视为二分类问题(即将遥感影像中的像素点划分为建筑物与非建筑两类)而无法区分建筑物个体的局限性,将基于Xception module改进的U-Net深度神经网络方法与多任务学... 针对基于深度神经网络的高分辨率遥感影像建筑物提取算法中将建筑物提取视为二分类问题(即将遥感影像中的像素点划分为建筑物与非建筑两类)而无法区分建筑物个体的局限性,将基于Xception module改进的U-Net深度神经网络方法与多任务学习方法相结合进行建筑物实例分割,在获取建筑物二分类结果的同时,区分不同建筑物个体,并选择Inria航空影像数据集对该方法进行验证。结果表明,在高分辨率遥感影像的建筑物二分类提取方面,基于Xception module改进的U-Net方法明显优于U-Net方法,提取精度升高1.4%;结合多任务学习的深度神经网络方法不仅能够实现建筑物的实例分割,而且可将二分类建筑物的提取精度提升约0.5%。 展开更多
关键词 多任务学习 建筑物提取 深度神经网络 实例分割
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利用结合土地覆盖类型的自适应DS-InSAR方法监测矿区地表形变 被引量：2
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作者 张志亮 曾琪明 杨立功 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期265-276,共12页
针对传统时序InSAR技术在测量点选取过程中多采用全局单一阈值,在受时空失相干影响严重和短时间内形变梯度较大的矿区容易出现测量点稀疏且空间采样不足,因而无法获取矿区地面沉降完整信息的问题,以覆盖大同矿区的22景ALOS-1数据为例,... 针对传统时序InSAR技术在测量点选取过程中多采用全局单一阈值,在受时空失相干影响严重和短时间内形变梯度较大的矿区容易出现测量点稀疏且空间采样不足,因而无法获取矿区地面沉降完整信息的问题,以覆盖大同矿区的22景ALOS-1数据为例,利用结合土地覆盖类型的自适应DS-InSAR方法(ADSI-CLC)获取该区域长时间序列地表形变信息。ADSI-CLC方法形变测量结果的时空分布模式与StaMPS-SBAS方法具有相似性,且与高分辨率光学遥感影像上的采矿设施保持良好的空间相关性。ADSI-CLC方法可以显著地提高测量点的数量和空间分布密度,在研究区识别出的DS点数量约是StaMPS-SBAS方法的4倍。两种方法的测量结果在无形变和小形变区域吻合程度较高;在大形变区域,StaMPS-SBAS方法无法有效地获取形变结果,而ADSI-CLC方法由于测量点数量的增加,反演得到的形变测量结果基本上符合由采矿活动造成的漏斗状的空间分布特征,间接地验证了该方法在矿区地表形变监测中的可靠性和有效性,证明ADSI-CLC方法能够提供更详细的时空形变细节信息,更好地服务于矿区地表稳定性的监测和预警。 展开更多
关键词 ADSI-CLC方法 分布式散射体 矿区形变监测 大同矿区
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结合序贯平差方法监测地表形变的InSAR 时序分析技术 被引量：8
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作者 王辉 曾琪明 +1 位作者 焦健 陈继伟 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期241-249,共9页
基于短重访周期SAR卫星影像,对黄河三角洲地表形变进行高效和持续监测的SBAS-InSAR时序分析。首先对研究区已有的SAR影像集进行干涉处理,得到干涉图,并进行大气效应校正和轨道误差去除,然后利用传统的SBAS(small baseline subset)方法... 基于短重访周期SAR卫星影像,对黄河三角洲地表形变进行高效和持续监测的SBAS-InSAR时序分析。首先对研究区已有的SAR影像集进行干涉处理,得到干涉图,并进行大气效应校正和轨道误差去除,然后利用传统的SBAS(small baseline subset)方法获取地表形变。在此基础上,当增加新的SAR数据时,采取渐进式SBAS方法处理,反演新时刻的地表形变。渐进式SBAS方法融合序贯平差的思想,以已有的解算结果为基础,结合新的观测数据进行增量解算,可以达到整体解算的效果。相对于传统的SBAS方法,每次增加新影像都要采用重新全部解算的方式,能够减少冗余运算,提高计算效率。实验证明,基于2018年5月-2016年8月在黄河三角洲地区获取的Sentinel-1卫星SAR数据,利用渐进式SBAS方法反演的地表形变与地表实测控制点结果相近,相关系数(R)为0.82,且与传统的SBAS方法反演得到的地表形变速率差异在1mm/a内,解算时间缩短约40%,能够持续高效地监测地表形变。 展开更多
关键词 InSAR时序分析 小基线集(SBAS) 渐进式SBAS 序贯平差 地表形变 持续监测
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