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基于深度学习的InSAR相位解缠算法研究

发布时间:2021-01-10 13:28
  干涉合成孔径雷达(InSAR)、磁共振成像(MRI)以及光学干涉测量的相位成像等技术已经广泛应用于自然灾害检测、医学影像、三维建模等领域。然而,相位解缠是相位干涉技术的关键步骤,并且是其最具挑战性的问题之一,所谓的相位解缠,是从相位为2π整数倍的相对相位推断出绝对相位的过程,本文将介绍一种基于深度学习的相位解缠方法。(1)本文围绕InSAR相位解缠技术的研究,分析了SAR及InSAR的成像原理,通过对InSAR模型的阐述,分析出InSAR的误差来源,并对其建模,模拟出InSAR数据,而这些数据为我们后续深度学习的研究提供了数据基础。(2)本文深入研究相位解缠原理,在此基础上对传统相位解缠方法做出全面总结与分析。其中包括基于路径的枝切法和质量指导图法、最小范数的最小二乘法、网络规划法以及基于贝叶斯理论的马尔可夫法,通过对这几种方法的对比,分析每种方法优劣以及各自最适合的场景,这为我们提高解缠效率及精度提供了理论基础,为我们的新方法提供思路。(3)本文针对传统方法的劣势,以及当今遥感大数据的大环境下,提出了基于深度学习的解缠方法,本文使用Pix2pix网络模型解缠,利用模拟出的数据训练该模... 

【文章来源】:中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:107 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于深度学习的InSAR相位解缠算法研究


基于路径法解缠示意图

星载SAR,平台,卫星


的使用取决于强度的特征,可以将其转换为反向散射系数,该系数反映地表坡度水分和地表粗糙度以及雷达信号与分辨率元素内物体之间的散射机制。因此SA可用于各种目的,军事目的(侦察,监视和目标),植被监测,变化检测和土地分类,海洋表面和农业的环境监测以及干涉测量等。全球第一颗 SAR 卫星(美国 Seasat 卫星)由美国于 1978 年发射成功,随后越来越多国家重视对 SAR 卫星的研究,欧洲空间局(European Space Agency,ESA)、日本、加拿大、德国、意大利先后成功发射了 ERS1/2、Envisat、JERS-1、ALOS、Radarsat-1/2、TerraSAR-X、Cosmo Sky-Med等SAR卫星。另外随着EnvisaALOS 等卫星的退役,ESA 和日本正在开展后续的 Sentinel-1A/1B 和 SAOCOSAR 卫星发射计划,而我国近年来也发展了自己的 SAR 成像卫星,例如我国高分三号系列卫星,搭载有 SAR 传感器。

电磁波谱


如图 2-1 指出了近年来发射 SAR 卫星的平台分布,而基于 SAR 传感器的合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)是一种新出现的空间大地测量技术,它能够利用传感器的参数和成像几何模型等精确测量出地表某一点的三维空间位置或微小变化(刘国祥,2004),迄今发展也已有四十余年。2.1.1 雷达工作方式雷达作为一种无线电检测与测距(Radio Detection And Ranging,Radar)设备,最早应用于军事领域,用于目标探测及测距,根据在电磁波谱图中,我们知道它是可见光与热红外谱段之外的微波波段,另外微波波段的电磁波在大气传播过程中有着稳定的穿透性如图 2-2 所示。

【参考文献】:
期刊论文
[1]一种改进的模拟退火算法的相位恢复[J]. 柴晓冬,周成鹏.  计算机工程与应用. 2008(07)
[2]合成孔径雷达遥感新技术——InSAR介绍[J]. 刘国祥.  四川测绘. 2004(02)
[3]基于不规则网络下网络流算法的相位解缠方法[J]. 于勇,王超,张红,刘智,高鑫.  遥感学报. 2003(06)



本文编号:2968789

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