星载干涉合成孔径雷达影像配准算法

发布时间：2017-10-27 15:11

  本文关键词：星载干涉合成孔径雷达影像配准算法

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【摘要】：星载SAR复数影像配准是InSAR数据处理中的关键技术之一,同时也是雷达干涉测量技术实现其具体应用的基础,而高精度、高可靠性的控制点选取是InSAR影像实现精确配准的重要环节。目前,InSAR影像配准主要采用相位差影像平均波动函数法、最大干涉频谱法和相关系数法等。这三种方法均是根据某一配准测度函数来进行控制点的选取,其自动化程度高,一定程度上对旋转和明暗变化等不敏感,对一些区域有一定的适用性,但是在对比度较弱、边缘或纹理特征较单一不明显的低相干区域,在实际应用中往往存在粗差点多、配准点较密集等缺点,难以满足SAR影像的配准要求。本文首先介绍了常用的配准算法,然后基于GAMMA软件平台分别运用强度互相关算法和相干性算法进行了配准实验,主要从残余点个数、配准中误差和运算效率方面对两种算法进行了比较,总结出各算法的优缺点。针对控制点中可能存在的粗差问题,加入了总体方差因子检验法对控制点文件进行粗差探测;通过建立趋势面参数模型,分别利用学生化残差和学生化预测残差进行粗差剔除,最后运用最小二乘对余下控制点进行精度评定,直至满足SAR影像配准的精度要求。通过实验验证了该方法的可行性和稳健性。
【关键词】：合成孔径雷达干涉测量 影像配准 最小二乘 粗差探测与剔除
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 选题及研究意义8-11
• 1.2 InSAR影像配准算法研究现状11-12
• 1.3 本文主要研究内容12-13
• 2 雷达干涉测量基本原理13-25
• 2.1 SAR成像原理13-15
• 2.2 SAR图像特点及数据格式15-17
• 2.2.1 SAR图像特点15
• 2.2.2 SAR数据15-16
• 2.2.3 TerraSAR-X卫星性能参数16-17
• 2.3 InSAR基本原理与应用17-23
• 2.3.1 InSAR基本原理17-21
• 2.3.2 InSAR主要应用21-23
• 2.4 InSAR影像数据处理流程23-25
• 2.4.1 成像处理23
• 2.4.2 InSAR复影像配准23-24
• 2.4.3 去平地效应及干涉图生成24
• 2.4.4 干涉相位图滤波和重采样24
• 2.4.5 相位解缠和DEM生成24-25
• 3 InSAR影像配准算法25-40
• 3.1 相关系数法25
• 3.2 最大干涉频谱法25-27
• 3.3 相位差图像平均波动函数法27
• 3.4 影像重采样27-30
• 3.5 配准控制点粗差剔除30-36
• 3.5.1 平差模型总体检验法31-34
• 3.5.2 配准控制点粗差剔除34-36
• 3.6 拟采取的几何变换参数计算策略36-37
• 3.7 配准质量评价标准37-38
• 3.8 技术路线38-40
• 4 GAMMA配准实验与质量评价40-45
• 4.1 GAMMA介绍40-41
• 4.2 GAMMA配准实验41-43
• 4.2.1 数据读取41
• 4.2.2 初始偏移量估计41-42
• 4.2.3 偏移多项式的精确估计42
• 4.2.4 生成干涉图和强度图像42
• 4.2.5 干涉基线的估计42
• 4.2.6 去除平地效应42-43
• 4.3 GAMMA配准结果与质量评价43-45
• 5 实例分析45-50
• 6 总结与展望50-52
• 6.1 总结50-51
• 6.2 展望51-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1104024