基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法 (意) Armando Marino著 9 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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意 Armando Marino著 著

圖書標籤:

• 極化SAR
• 目標檢測
• 幾何擾動濾波
• 閤成孔徑雷達
• 信號處理
• 圖像處理
• 雷達遙感
• 模式識彆
• 海洋遙感
• 微波遙感

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118093766

商品編碼：29376660455

包裝：平裝

齣版時間：2014-07-01

基本信息

書名：基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法

定價：69.90元

作者：(意) Armando Marino著

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2014-07-01

ISBN：9787118093766

字數：

頁碼：

版次：5

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法》這本博士學位論文展示瞭一套開創性的研究方法，重點介紹瞭“擾動分析”這種具有創造性的檢測方法。擾動分析能夠推進現有算法的性能極限，容許目標的檢測在小於分辨單元和深嵌在雜波的環境中進行。這套方法本身極其靈活，而且已經應用於兩個由歐洲航天局（ESA）齣資的大型項目海事監控M-POL項目和關注森林的土地分類的DRAGON-2項目。《基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法》是一本編排的作品，作者的講解麵麵俱到，這使《基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法》能夠讓讀者對問題和解決途徑有一個全麵的瞭解。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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極化閤成孔徑雷達目標檢測技術發展與前沿應用 引言： 閤成孔徑雷達（SAR）作為一種全天候、全天時的主動成像遙感技術，在軍事偵察、國土監測、災害評估等領域展現齣不可替代的優勢。而極化SAR（PolSAR）作為SAR技術的重要分支，通過測量目標在不同極化狀態下的後嚮散射特性，能夠獲取更豐富、更精細的地物信息，從而顯著提升目標檢測和地物分類的精度與可靠性。尤其在復雜背景下，如森林、城市、海洋等，對目標進行有效檢測和識彆，是PolSAR技術的核心挑戰與研究熱點。 一、 極化SAR基礎理論與數據特性 PolSAR技術的核心在於利用電磁波的不同極化方式（如水平極化H、垂直極化V、圓極化L、R等）與地物相互作用時産生的散射信息。當電磁波以某種極化狀態入射到地物錶麵時，會産生不同極化狀態的迴波，這些迴波的強度和相位差異攜帶著豐富的地物物理結構、介電常數、粗糙度等信息。 1. 極化散射模型： PolSAR數據通常錶示為目標的相乾矩陣（Coherency Matrix）或散布矩陣（Scattering Matrix）。 相乾矩陣（$T$）： 對於後嚮散射，相乾矩陣是一個3x3的厄米矩陣，其元素代錶瞭不同極化迴波分量之間的相關性。其形式為： $$ T = egin{bmatrix} langle S_{HH}S_{HH}^ angle & langle S_{HH}S_{HV}^ angle & langle S_{HH}S_{VV}^ angle \ langle S_{HV}S_{HH}^ angle & langle S_{HV}S_{HV}^ angle & langle S_{HV}S_{VV}^ angle \ langle S_{VV}S_{HH}^ angle & langle S_{VV}S_{HV}^ angle & langle S_{VV}S_{VV}^ angle end{bmatrix} $$ 其中，$S_{ij}$ 錶示不同極化組閤下的散射係數，$$ 錶示共軛轉置，$langle cdot angle$ 錶示統計平均。 散布矩陣（$S$）： 散布矩陣是一個2x2的矩陣，描述瞭不同極化輸入和輸齣之間的綫性關係。對於後嚮散射，其形式為： $$ S = egin{bmatrix} S_{HH} & S_{HV} \ S_{VH} & S_{VV} end{bmatrix} $$ 在後嚮散射的情況下，$S_{VH} = S_{HV}$。 2. 極化參數： 通過對相乾矩陣進行特徵值分解或 Pauli 分解等方法，可以提取齣一係列錶徵地物散射特性的極化參數，例如： 後嚮散射係數（$sigma^0_{HH}, sigma^0_{HV}, sigma^0_{VV}$）： 描述瞭在特定極化下的後嚮散射強度。 熵（$H$）、平均α角（$ar{alpha}$）、異質性（$A$）： 基於特徵值分解，用於錶徵地物的散射機製復雜度和取嚮。 Pauli 分解參數（$P_1, P_2, P_3$）： 將相乾矩陣分解為體散射、偶極子散射和雙站散射等基本散射分量，直觀地反映瞭散射體類型。 3. PolSAR數據特性： 多通道性： PolSAR數據包含多個極化通道（如HH, HV, VV），信息量遠超單極化SAR。 相乾性： 不同極化通道之間的迴波具有相位相關性，這為提取精細地物信息提供瞭可能。 噪聲： 盡管PolSAR提供瞭豐富信息，但數據本身也存在散斑噪聲，給後續處理帶來挑戰。 二、 極化SAR目標檢測的關鍵技術 目標檢測的核心在於區分目標區域與背景區域。在PolSAR數據中，目標相對於背景通常錶現齣獨特的極化散射特性，利用這些差異是實現有效檢測的基礎。 1. 基於極化特徵的目標檢測： 獨立成分分析（ICA）： 通過將PolSAR數據分解為統計上獨立的成分，有助於分離齣具有目標特性的散射貢獻。 極化特徵提取與分類： 提取一係列區分度高的極化特徵（如熵、α角、各類分解參數、散射矩陣元素等），然後利用分類器（如支持嚮量機SVM、隨機森林RF、神經網絡NN等）對像素進行分類，將目標像素與背景像素區分開。 多尺度分析： 目標可能在不同的尺度上展現齣不同的散射特徵。結閤多尺度分析技術，如多尺度熵、多尺度α角等，能夠提高對不同尺度目標檢測的魯棒性。 背景抑製： 針對特定目標，分析其在PolSAR數據中的典型散射模式，並設計濾波器或算法來抑製背景的乾擾，突齣目標信號。 2. 基於像元之間相關性的目標檢測： 局部區域統計特徵： 考慮目標區域的像元在空間上的局部相關性，例如，目標區域的像元在某一極化特徵上可能錶現齣相似的統計分布。 目標區域的空間紋理： 目標區域可能具有與背景不同的空間紋理特徵，可以通過紋理分析來輔助檢測。 3. 統計模型與模型驅動方法： 貝葉斯檢測： 基於預先建立的背景和目標散射模型，利用貝葉斯理論推導最優檢測器。 最大似然估計（ML）： 假設數據服從某種統計分布，估計參數並進行檢測。 虛警率控製： 在保證較高檢測概率的同時，控製虛警率（False Alarm Rate）是目標檢測的重要指標。 4. 目標散射特性的建模： 物理散射模型： 針對特定類型目標（如艦船、飛機、車輛等），建立其電磁散射的物理模型，並利用PolSAR數據反演模型參數，實現目標識彆與檢測。 統計散射模型： 描述目標區域像元散射特性的統計規律，如高斯分布、威布爾分布等。 三、 極化SAR目標檢測的難點與挑戰 盡管PolSAR技術在目標檢測方麵取得瞭顯著進展，但仍麵臨諸多挑戰： 背景的復雜性與多樣性： 地錶覆蓋物（植被、水體、土壤、城市建築等）的復雜性和多樣性，使得背景散射特性變化劇烈，容易與目標散射混淆。 目標的尺度、形狀、姿態變化： 目標在不同觀察角度、不同姿態下的散射特性差異較大，增加瞭檢測的難度。 散斑噪聲的影響： PolSAR數據固有的散斑噪聲會降低檢測精度，尤其是在小目標檢測時。 環境因素的影響： 大氣條件（如濕度）、傳感器參數（如頻率、極化方式）等都會影響PolSAR數據的質量和目標的散射特性。 計算復雜度： 高分辨率PolSAR數據量龐大，處理算法的計算復雜度高，實時性要求更高。 目標信息不完備： 有時傳感器可能隻獲取瞭部分極化信息，或者目標散射特性與已知模型差異較大。 四、 前沿研究方嚮與應用前景 針對上述挑戰，PolSAR目標檢測領域的研究正朝著以下方嚮深入發展： 深度學習在PolSAR目標檢測中的應用： 利用捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習模型，自動學習PolSAR數據的多層次特徵，提高檢測精度和魯棒性。特彆是在端到端檢測模型方麵，展現齣巨大潛力。 多源數據融閤： 融閤PolSAR數據與其他遙感數據（如光學遙感、高光譜遙感）或地理信息數據，利用不同數據的互補性，提升目標檢測的可靠性。 自適應與魯棒性檢測方法： 發展能夠適應不同背景、不同目標特性的自適應檢測算法，以及對噪聲和乾擾具有魯棒性的算法。 小目標和弱散射目標檢測： 針對微小目標或散射強度較低的目標，開發專門的檢測技術，如利用目標在多極化通道上的協同散射特徵，或采用超分辨技術。 智能化與自動化檢測： 進一步發展智能化、自動化的PolSAR目標檢測係統，減少人工乾預，提高處理效率。 三維信息提取與目標識彆： 結閤PolSAR數據與其他三維成像技術（如乾涉SAR），提取目標的三維形貌信息，進一步提升目標識彆能力。 應用前景： PolSAR目標檢測技術的進步將有力推動以下領域的應用： 軍事偵察與情報監測： 精確監測潛在威脅目標，如軍事裝備、艦船、飛機等，為軍事決策提供支持。 國土安全與反恐： 偵測非法活動目標，如走私船隻、違章建築等。 海洋監測： 檢測海上目標，如艦船、非法捕魚船、油汙等，維護海洋權益與安全。 災害監測與應急響應： 快速檢測地震、洪水等災害中受損區域的目標，評估災情，指導救援。 環境監測與資源管理： 監測非法采礦、非法伐木等活動，以及森林火災、地麵沉降等環境變化。 城市規劃與管理： 監測城市建設、交通狀況、違章建築等。 結論： 極化閤成孔徑雷達目標檢測技術是遙感信息科學領域的重要前沿，其核心在於充分挖掘多極化信息以區分目標與背景。盡管麵臨諸多挑戰，但隨著新理論、新算法的不斷湧現，尤其是在深度學習等人工智能技術的推動下，PolSAR目標檢測的精度和魯棒性正以前所未有的速度提升。未來，該技術將在更廣泛的領域發揮日益重要的作用，為國傢安全、社會發展和環境保護提供強有力的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在看到《基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法》這個書名之前，我對極化SAR的目標檢測方法並沒有太深入的瞭解。我平時接觸更多的是圖像處理和計算機視覺方麵的內容。但是，這個書名卻像一道閃電，擊中瞭我的好奇心。我驚奇地發現，原來雷達信號的處理可以如此“幾何化”！“幾何擾動濾波”這個概念聽起來就非常新穎，它讓我聯想到，是否能通過分析雷達迴波信號的某種“形變”或者“扭麯”，來辨彆目標？尤其是在PolSAR領域，它能夠獲取多角度的散射信息，那麼這些信息是否可以通過某種幾何模型的映射，來更好地反映目標的幾何結構？我猜測，Armando Marino教授可能在這本書中提齣瞭一種全新的視角，將幾何學的思想，比如麯率、形變、或者某種拓撲結構，與雷達信號的極化信息相結閤，從而設計齣一種能夠有效抑製雜波、凸顯目標的濾波算法。我腦海中浮現齣無數個問號：這個“擾動”具體是指什麼？是如何被量化的？又是如何通過“濾波”來實現目標檢測的？這本書是否會講解如何從原始的SAR數據中提取這些幾何特徵，並且如何利用這些特徵來訓練一個高性能的目標檢測器？我期待著這本書能為我打開一個全新的研究方嚮，讓我看到PolSAR目標檢測領域的更多可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就足以引人入勝，"基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法"。單是聽到“幾何擾動濾波”這幾個詞，我就能想象到其中蘊含著多麼精妙的數學原理和算法設計。極化閤成孔徑雷達（PolSAR）本身就是一個極具挑戰性的研究領域，它能夠捕捉到目標與雷達波之間復雜的多角度散射信息，從而提供比傳統SAR更豐富、更具判彆力的信息。而將“幾何擾動濾波”這一概念引入目標檢測，更是讓人充滿瞭期待。這是否意味著作者開發瞭一種全新的方法，能夠利用目標在不同幾何角度下的散射特性變化來有效地區分目標與雜波？或者，它是否涉及對雷達迴波信號進行一種新型的濾波處理，通過分析信號的幾何擾動特徵來增強目標信號，抑製噪聲和背景乾擾？想象一下，在復雜的電磁環境下，精確地識彆齣想要的目標，這背後需要多麼深厚的理論功底和嚴謹的實驗驗證。 Armando Marino這個名字，雖然我之前沒有接觸過，但從書名傳遞齣的專業性和深度來看，他無疑是一位在該領域深耕多年的專傢。這本書很可能為PolSAR目標檢測的研究打開新的思路，為解決實際應用中的難題提供切實可行的方案。我迫不及待地想瞭解其中的具體技術細節，包括算法的推導過程、濾波器的設計原理，以及在真實數據上的驗證結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題——《基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法》——本身就極具吸引力，仿佛隱藏著一項革命性的技術。我一直對SAR技術在軍事偵察、地質勘探、災害監測等領域的應用感到著迷，而PolSAR更是提供瞭更豐富的成像維度。當看到“幾何擾動濾波”這個詞組時，我的第一反應是，這是否是一種全新的信號處理思路，旨在利用目標在不同照射角度下的幾何形變引起的雷達迴波變化來進行目標識彆？我腦海中立刻浮現齣，如果一個目標在不同方嚮上觀察時，其錶麵的凸起、凹陷、或者整體輪廓會發生微妙的變化，那麼這些“幾何擾動”是否能夠被PolSAR捕捉到，並且通過一種特定的“濾波”技術來放大這些差異，從而有效地將目標從復雜的背景中區分齣來？Armando Marino這個名字，我雖然不熟悉，但僅憑這精心設計的書名，我就能感受到作者在該領域的深厚造詣。我期待這本書能夠深入剖析“幾何擾動”的數學模型，詳細闡述“濾波”算法的設計思路，並展示該方法在實際PolSAR數據上的優越性。它是否能夠解決傳統方法在麵對某些特定目標或復雜場景時遇到的睏難？這讓我充滿瞭求知欲。

評分☆☆☆☆☆

我對雷達技術，尤其是SAR技術一直抱有濃厚的興趣，而極化SAR更是其中的一個高級分支。當我看到《基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法》時，我的第一反應是，這又是一本能夠拓展我專業知識邊界的書籍。作者Armando Marino在這個標題中巧妙地融閤瞭“幾何擾動”和“濾波”兩個關鍵概念，這立刻引起瞭我的高度關注。我猜想，這本書的核心或許在於，如何利用目標自身的幾何形變特性，或者其與周圍環境的相對幾何關係，來設計一種特殊的濾波算法，以達到更好的目標檢測效果。在PolSAR中，不同目標會産生不同的極化散射矩陣，而這些矩陣又與目標的介電常數、粗糙度以及幾何形狀息息相關。如果作者能夠將目標的幾何信息，比如其外形、尺寸、或者局部形變，與極化散射特性聯係起來，並通過一種“幾何擾動濾波”的方式進行處理，那將是對傳統目標檢測方法的重大突破。我非常好奇，這種“擾動”是否是指在不同觀測角度下，目標後嚮散射的幾何結構發生的變化？而“濾波”又是如何捕捉並利用這種變化來區分真實目標和虛假迴波的？我希望這本書能提供詳實的理論推導，嚴謹的數學證明，以及具有說服力的實驗結果，來支持其提齣的新方法。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對高分辨率成像技術和目標識彆充滿好奇的學生，當我偶然看到《基於幾何擾動濾波的極化閤成孔徑雷達目標檢測方法》這本書名時，我的大腦立刻開始運轉。PolSAR，這個詞本身就充滿瞭科技感和未來感，而“幾何擾動濾波”更是讓我感到一絲神秘。我猜想，這本書可能不僅僅是關於傳統的信號處理技術，而是將幾何學的概念巧妙地融入到雷達信號的分析中。也許，作者Armando Marino在書中提齣瞭一種新的模型，能夠捕捉到目標在不同視角下其幾何形態産生的細微變化，並將這些變化轉化為可識彆的特徵。這是否意味著，我們可以通過分析雷達迴波信號中由目標幾何形狀引起的“擾動”，來區分目標與那些具有相似電磁散射特性的背景？我對作者如何量化和利用這些“幾何擾動”感到非常好奇。是利用點雲數據？還是基於特定的幾何變換？而且，在“濾波”這個環節，它又是如何發揮作用的？是像傳統的低通、高通濾波那樣，還是有著更復雜、更具針對性的設計？我設想這本書可能包含大量的數學公式和圖示，來詳細闡述作者的理論框架和算法流程，並且很可能會有一些實際的案例分析，展示該方法在應對復雜地形、密集場景下的目標檢測能力。