基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法 (意) Armando Marino著 9 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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意 Armando Marino著 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118093766

商品编码：29376660455

包装：平装

出版时间：2014-07-01

基本信息

书名：基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法

定价：69.90元

作者：(意) Armando Marino著

出版社：国防工业出版社

出版日期：2014-07-01

ISBN：9787118093766

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法》这本博士学位论文展示了一套开创性的研究方法，重点介绍了“扰动分析”这种具有创造性的检测方法。扰动分析能够推进现有算法的性能极限，容许目标的检测在小于分辨单元和深嵌在杂波的环境中进行。这套方法本身极其灵活，而且已经应用于两个由欧洲航天局（ESA）出资的大型项目海事监控M-POL项目和关注森林的土地分类的DRAGON-2项目。《基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法》是一本编排的作品，作者的讲解面面俱到，这使《基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法》能够让读者对问题和解决途径有一个全面的了解。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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极化合成孔径雷达目标检测技术发展与前沿应用 引言： 合成孔径雷达（SAR）作为一种全天候、全天时的主动成像遥感技术，在军事侦察、国土监测、灾害评估等领域展现出不可替代的优势。而极化SAR（PolSAR）作为SAR技术的重要分支，通过测量目标在不同极化状态下的后向散射特性，能够获取更丰富、更精细的地物信息，从而显著提升目标检测和地物分类的精度与可靠性。尤其在复杂背景下，如森林、城市、海洋等，对目标进行有效检测和识别，是PolSAR技术的核心挑战与研究热点。 一、 极化SAR基础理论与数据特性 PolSAR技术的核心在于利用电磁波的不同极化方式（如水平极化H、垂直极化V、圆极化L、R等）与地物相互作用时产生的散射信息。当电磁波以某种极化状态入射到地物表面时，会产生不同极化状态的回波，这些回波的强度和相位差异携带着丰富的地物物理结构、介电常数、粗糙度等信息。 1. 极化散射模型： PolSAR数据通常表示为目标的相干矩阵（Coherency Matrix）或散布矩阵（Scattering Matrix）。 相干矩阵（$T$）： 对于后向散射，相干矩阵是一个3x3的厄米矩阵，其元素代表了不同极化回波分量之间的相关性。其形式为： $$ T = egin{bmatrix} langle S_{HH}S_{HH}^ angle & langle S_{HH}S_{HV}^ angle & langle S_{HH}S_{VV}^ angle \ langle S_{HV}S_{HH}^ angle & langle S_{HV}S_{HV}^ angle & langle S_{HV}S_{VV}^ angle \ langle S_{VV}S_{HH}^ angle & langle S_{VV}S_{HV}^ angle & langle S_{VV}S_{VV}^ angle end{bmatrix} $$ 其中，$S_{ij}$ 表示不同极化组合下的散射系数，$$ 表示共轭转置，$langle cdot angle$ 表示统计平均。 散布矩阵（$S$）： 散布矩阵是一个2x2的矩阵，描述了不同极化输入和输出之间的线性关系。对于后向散射，其形式为： $$ S = egin{bmatrix} S_{HH} & S_{HV} \ S_{VH} & S_{VV} end{bmatrix} $$ 在后向散射的情况下，$S_{VH} = S_{HV}$。 2. 极化参数： 通过对相干矩阵进行特征值分解或 Pauli 分解等方法，可以提取出一系列表征地物散射特性的极化参数，例如： 后向散射系数（$sigma^0_{HH}, sigma^0_{HV}, sigma^0_{VV}$）： 描述了在特定极化下的后向散射强度。 熵（$H$）、平均α角（$ar{alpha}$）、异质性（$A$）： 基于特征值分解，用于表征地物的散射机制复杂度和取向。 Pauli 分解参数（$P_1, P_2, P_3$）： 将相干矩阵分解为体散射、偶极子散射和双站散射等基本散射分量，直观地反映了散射体类型。 3. PolSAR数据特性： 多通道性： PolSAR数据包含多个极化通道（如HH, HV, VV），信息量远超单极化SAR。 相干性： 不同极化通道之间的回波具有相位相关性，这为提取精细地物信息提供了可能。 噪声： 尽管PolSAR提供了丰富信息，但数据本身也存在散斑噪声，给后续处理带来挑战。 二、 极化SAR目标检测的关键技术 目标检测的核心在于区分目标区域与背景区域。在PolSAR数据中，目标相对于背景通常表现出独特的极化散射特性，利用这些差异是实现有效检测的基础。 1. 基于极化特征的目标检测： 独立成分分析（ICA）： 通过将PolSAR数据分解为统计上独立的成分，有助于分离出具有目标特性的散射贡献。 极化特征提取与分类： 提取一系列区分度高的极化特征（如熵、α角、各类分解参数、散射矩阵元素等），然后利用分类器（如支持向量机SVM、随机森林RF、神经网络NN等）对像素进行分类，将目标像素与背景像素区分开。 多尺度分析： 目标可能在不同的尺度上展现出不同的散射特征。结合多尺度分析技术，如多尺度熵、多尺度α角等，能够提高对不同尺度目标检测的鲁棒性。 背景抑制： 针对特定目标，分析其在PolSAR数据中的典型散射模式，并设计滤波器或算法来抑制背景的干扰，突出目标信号。 2. 基于像元之间相关性的目标检测： 局部区域统计特征： 考虑目标区域的像元在空间上的局部相关性，例如，目标区域的像元在某一极化特征上可能表现出相似的统计分布。 目标区域的空间纹理： 目标区域可能具有与背景不同的空间纹理特征，可以通过纹理分析来辅助检测。 3. 统计模型与模型驱动方法： 贝叶斯检测： 基于预先建立的背景和目标散射模型，利用贝叶斯理论推导最优检测器。 最大似然估计（ML）： 假设数据服从某种统计分布，估计参数并进行检测。 虚警率控制： 在保证较高检测概率的同时，控制虚警率（False Alarm Rate）是目标检测的重要指标。 4. 目标散射特性的建模： 物理散射模型： 针对特定类型目标（如舰船、飞机、车辆等），建立其电磁散射的物理模型，并利用PolSAR数据反演模型参数，实现目标识别与检测。 统计散射模型： 描述目标区域像元散射特性的统计规律，如高斯分布、威布尔分布等。 三、 极化SAR目标检测的难点与挑战 尽管PolSAR技术在目标检测方面取得了显著进展，但仍面临诸多挑战： 背景的复杂性与多样性： 地表覆盖物（植被、水体、土壤、城市建筑等）的复杂性和多样性，使得背景散射特性变化剧烈，容易与目标散射混淆。 目标的尺度、形状、姿态变化： 目标在不同观察角度、不同姿态下的散射特性差异较大，增加了检测的难度。 散斑噪声的影响： PolSAR数据固有的散斑噪声会降低检测精度，尤其是在小目标检测时。 环境因素的影响： 大气条件（如湿度）、传感器参数（如频率、极化方式）等都会影响PolSAR数据的质量和目标的散射特性。 计算复杂度： 高分辨率PolSAR数据量庞大，处理算法的计算复杂度高，实时性要求更高。 目标信息不完备： 有时传感器可能只获取了部分极化信息，或者目标散射特性与已知模型差异较大。 四、 前沿研究方向与应用前景 针对上述挑战，PolSAR目标检测领域的研究正朝着以下方向深入发展： 深度学习在PolSAR目标检测中的应用： 利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，自动学习PolSAR数据的多层次特征，提高检测精度和鲁棒性。特别是在端到端检测模型方面，展现出巨大潜力。 多源数据融合： 融合PolSAR数据与其他遥感数据（如光学遥感、高光谱遥感）或地理信息数据，利用不同数据的互补性，提升目标检测的可靠性。 自适应与鲁棒性检测方法： 发展能够适应不同背景、不同目标特性的自适应检测算法，以及对噪声和干扰具有鲁棒性的算法。 小目标和弱散射目标检测： 针对微小目标或散射强度较低的目标，开发专门的检测技术，如利用目标在多极化通道上的协同散射特征，或采用超分辨技术。 智能化与自动化检测： 进一步发展智能化、自动化的PolSAR目标检测系统，减少人工干预，提高处理效率。 三维信息提取与目标识别： 结合PolSAR数据与其他三维成像技术（如干涉SAR），提取目标的三维形貌信息，进一步提升目标识别能力。 应用前景： PolSAR目标检测技术的进步将有力推动以下领域的应用： 军事侦察与情报监测： 精确监测潜在威胁目标，如军事装备、舰船、飞机等，为军事决策提供支持。 国土安全与反恐： 侦测非法活动目标，如走私船只、违章建筑等。 海洋监测： 检测海上目标，如舰船、非法捕鱼船、油污等，维护海洋权益与安全。 灾害监测与应急响应： 快速检测地震、洪水等灾害中受损区域的目标，评估灾情，指导救援。 环境监测与资源管理： 监测非法采矿、非法伐木等活动，以及森林火灾、地面沉降等环境变化。 城市规划与管理： 监测城市建设、交通状况、违章建筑等。 结论： 极化合成孔径雷达目标检测技术是遥感信息科学领域的重要前沿，其核心在于充分挖掘多极化信息以区分目标与背景。尽管面临诸多挑战，但随着新理论、新算法的不断涌现，尤其是在深度学习等人工智能技术的推动下，PolSAR目标检测的精度和鲁棒性正以前所未有的速度提升。未来，该技术将在更广泛的领域发挥日益重要的作用，为国家安全、社会发展和环境保护提供强有力的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我对雷达技术，尤其是SAR技术一直抱有浓厚的兴趣，而极化SAR更是其中的一个高级分支。当我看到《基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法》时，我的第一反应是，这又是一本能够拓展我专业知识边界的书籍。作者Armando Marino在这个标题中巧妙地融合了“几何扰动”和“滤波”两个关键概念，这立刻引起了我的高度关注。我猜想，这本书的核心或许在于，如何利用目标自身的几何形变特性，或者其与周围环境的相对几何关系，来设计一种特殊的滤波算法，以达到更好的目标检测效果。在PolSAR中，不同目标会产生不同的极化散射矩阵，而这些矩阵又与目标的介电常数、粗糙度以及几何形状息息相关。如果作者能够将目标的几何信息，比如其外形、尺寸、或者局部形变，与极化散射特性联系起来，并通过一种“几何扰动滤波”的方式进行处理，那将是对传统目标检测方法的重大突破。我非常好奇，这种“扰动”是否是指在不同观测角度下，目标后向散射的几何结构发生的变化？而“滤波”又是如何捕捉并利用这种变化来区分真实目标和虚假回波的？我希望这本书能提供详实的理论推导，严谨的数学证明，以及具有说服力的实验结果，来支持其提出的新方法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对高分辨率成像技术和目标识别充满好奇的学生，当我偶然看到《基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法》这本书名时，我的大脑立刻开始运转。PolSAR，这个词本身就充满了科技感和未来感，而“几何扰动滤波”更是让我感到一丝神秘。我猜想，这本书可能不仅仅是关于传统的信号处理技术，而是将几何学的概念巧妙地融入到雷达信号的分析中。也许，作者Armando Marino在书中提出了一种新的模型，能够捕捉到目标在不同视角下其几何形态产生的细微变化，并将这些变化转化为可识别的特征。这是否意味着，我们可以通过分析雷达回波信号中由目标几何形状引起的“扰动”，来区分目标与那些具有相似电磁散射特性的背景？我对作者如何量化和利用这些“几何扰动”感到非常好奇。是利用点云数据？还是基于特定的几何变换？而且，在“滤波”这个环节，它又是如何发挥作用的？是像传统的低通、高通滤波那样，还是有着更复杂、更具针对性的设计？我设想这本书可能包含大量的数学公式和图示，来详细阐述作者的理论框架和算法流程，并且很可能会有一些实际的案例分析，展示该方法在应对复杂地形、密集场景下的目标检测能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在看到《基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法》这个书名之前，我对极化SAR的目标检测方法并没有太深入的了解。我平时接触更多的是图像处理和计算机视觉方面的内容。但是，这个书名却像一道闪电，击中了我的好奇心。我惊奇地发现，原来雷达信号的处理可以如此“几何化”！“几何扰动滤波”这个概念听起来就非常新颖，它让我联想到，是否能通过分析雷达回波信号的某种“形变”或者“扭曲”，来辨别目标？尤其是在PolSAR领域，它能够获取多角度的散射信息，那么这些信息是否可以通过某种几何模型的映射，来更好地反映目标的几何结构？我猜测，Armando Marino教授可能在这本书中提出了一种全新的视角，将几何学的思想，比如曲率、形变、或者某种拓扑结构，与雷达信号的极化信息相结合，从而设计出一种能够有效抑制杂波、凸显目标的滤波算法。我脑海中浮现出无数个问号：这个“扰动”具体是指什么？是如何被量化的？又是如何通过“滤波”来实现目标检测的？这本书是否会讲解如何从原始的SAR数据中提取这些几何特征，并且如何利用这些特征来训练一个高性能的目标检测器？我期待着这本书能为我打开一个全新的研究方向，让我看到PolSAR目标检测领域的更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就足以引人入胜，"基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法"。单是听到“几何扰动滤波”这几个词，我就能想象到其中蕴含着多么精妙的数学原理和算法设计。极化合成孔径雷达（PolSAR）本身就是一个极具挑战性的研究领域，它能够捕捉到目标与雷达波之间复杂的多角度散射信息，从而提供比传统SAR更丰富、更具判别力的信息。而将“几何扰动滤波”这一概念引入目标检测，更是让人充满了期待。这是否意味着作者开发了一种全新的方法，能够利用目标在不同几何角度下的散射特性变化来有效地区分目标与杂波？或者，它是否涉及对雷达回波信号进行一种新型的滤波处理，通过分析信号的几何扰动特征来增强目标信号，抑制噪声和背景干扰？想象一下，在复杂的电磁环境下，精确地识别出想要的目标，这背后需要多么深厚的理论功底和严谨的实验验证。 Armando Marino这个名字，虽然我之前没有接触过，但从书名传递出的专业性和深度来看，他无疑是一位在该领域深耕多年的专家。这本书很可能为PolSAR目标检测的研究打开新的思路，为解决实际应用中的难题提供切实可行的方案。我迫不及待地想了解其中的具体技术细节，包括算法的推导过程、滤波器的设计原理，以及在真实数据上的验证结果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题——《基于几何扰动滤波的极化合成孔径雷达目标检测方法》——本身就极具吸引力，仿佛隐藏着一项革命性的技术。我一直对SAR技术在军事侦察、地质勘探、灾害监测等领域的应用感到着迷，而PolSAR更是提供了更丰富的成像维度。当看到“几何扰动滤波”这个词组时，我的第一反应是，这是否是一种全新的信号处理思路，旨在利用目标在不同照射角度下的几何形变引起的雷达回波变化来进行目标识别？我脑海中立刻浮现出，如果一个目标在不同方向上观察时，其表面的凸起、凹陷、或者整体轮廓会发生微妙的变化，那么这些“几何扰动”是否能够被PolSAR捕捉到，并且通过一种特定的“滤波”技术来放大这些差异，从而有效地将目标从复杂的背景中区分出来？Armando Marino这个名字，我虽然不熟悉，但仅凭这精心设计的书名，我就能感受到作者在该领域的深厚造诣。我期待这本书能够深入剖析“几何扰动”的数学模型，详细阐述“滤波”算法的设计思路，并展示该方法在实际PolSAR数据上的优越性。它是否能够解决传统方法在面对某些特定目标或复杂场景时遇到的困难？这让我充满了求知欲。