基于稀疏表示的层析SAR典型地物目标三维结构参数反演研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 梁雷 |
| 答辩日期 | 2019-03 |
| 文献子类 | 博士后出站报告 |
| 授予单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 周成虎 ; 李新武 |
| 关键词 | 压缩感知 层析SAR 极化SAR 建筑物与树林 三维结构参数 反演方法 |
| 学位名称 | 博士后 |
| 英文摘要 | 随着全球环境问题的日益严重，国内外相继开展了自然环境和人类社会活动的研究以解决人类所面临的资源、环境、生态系统等方面的问题。而与人类发展联系最为紧密的森林生态系统和城市环境系统的研究又是这些相关研究中的重点研究领域之一。森林和城市研究的重要条件之一是定量获取它们空间信息。树林的三维结构信息对于生物量估算以及全球碳循环估计意义重大，而建筑物的三维结构信息对于城市规划、灾害监测、通讯设施建设和数字城市等都具有重要的作用。层析SAR 是近年发展起来的一种获取目标高精度三维和四维信息的新兴前沿技术，该技术已成功应用于城市三维重建、城市地表沉降和树林参数估计等领域。由于在基线不均匀、数据欠采样的情况下还能实现超分辨率高度维成像，压缩感知技术已成功应用于层析SAR 技术之中，是当前国际雷达遥感领域的研究前沿和热点研究领域之一。然而，基于稀疏表示的层析SAR 三维成像技术还不完善，在理论和应用等方面都面临着问题与挑战。 针对城市建筑物和树林三维结构参数的反演，本文对基于稀疏表示的SAR层析三维成像技术开展了较为系统、深入的研究，完成的主要工作和贡献如下： （1）基于贝叶斯信息准则（BIC）的非参数迭代自适应方法（IAA）的SAR层析成像方法研究。针对地面目标信号噪声的估计不准确会往往会导致基于CS层析SAR 的重构结果很差的情况，开展了基于贝叶斯信息准则（BIC）的非参数迭代自适应方法（IAA）的SAR 层析成像算法，通过循环迭代过程来计算协方差矩阵的最大似然估计值，而不是利用样本协方差矩阵直接来进行SAR 层析成像，使得SAR 层析结果更精确。为了充分验证IAA-BIC 算法的有效性和可行性，我们开展了一系列的模拟分析和机载SAR 真实数据实验，并与Capon、MUSIC 和CS 算法进行了对比分析，进一步验证。 （2）基于稀疏表示的二维（高度向和距离向）层析SAR 三维结构信息反演模型与方法研究。针对高度向合成孔径（基线跨度）大小对现有层析 SAR 技术高度向分辨能力的限制限制的问题，开展基于稀疏表示技术的二维层析SAR 算法研究，该技术同时能实现高度向和距离向超分辨率联合重构。为了充分验证该算法的有效性和可行性，我们开展了一系列的模拟数据实验和性能分析，以及RADARSAT-2 SAR 数据真实数据实验。 （3）基于极化散射机制分解模型的稀疏表示层析SAR 森林植被三维结构参数反演方法研究。针对森林植被这种由多个散射机制构成的地物目标其后向散射信号一般来说不满足稀疏特性的情况，利用SKP（Sum of Kronecker Product Decomposition）极化散射机制分解技术，针对森林植被不同散射机制的高度向信号，分别开展了其稀疏基的构建研究；利用法国机载SETHI 系统P 波段全极化TropiSAR 数据，开展了基于极化散射机制分解的稀疏表示层析SAR 森林植被三维结构参数反演方法研究。本文的研究对于拓展稀疏表示的应用水平和提高雷达遥感的定量化研究水平具有重要意义。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 115 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/193927]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 梁雷. 基于稀疏表示的层析SAR典型地物目标三维结构参数反演研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院地理科学与资源研究所. 2019. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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