针对SAR图像中存在的斑点噪声、方位模糊噪声及海中岛屿(岛礁)等容易引起海上舰船检测虚警的问题,本项目在研究极化SAR舰船目标及海杂波等的散射机理的基础上,研究极化SAR图像海上舰船检测的理论和方法。具体地,本项目将研究基于散射机制的极化SAR斑点噪声滤波方法;研究基于极化散射特征的舰船检测方法,以消除方位模糊噪声及海中岛屿对于舰船检测结果的影响。该研究(1)对于提高极化SAR舰船检测的精度和可靠性具有重要的科学意义;(2)对于进行渔业监测、水上交通监管和港口监视等具有重要的现实意义和社会意义。
POLSAR;ship detection;azimuth ambiguity;scattering mechanism;
基于SAR图像的海上舰船目标检测是海洋监测的关键技术之一,对于监视海运交通、维护海洋权益及提高海防预警能力等方面具有重要的意义。本项目针对SAR 图像中存在的斑点噪声、方位模糊噪声及海中岛屿(岛礁)等容易引起海上舰船检测虚警的问题,在研究极化SAR 舰船目标及海杂波等的散射机理的基础上,研究了极化SAR 图像海上舰船检测的理论和方法。项目围绕研究内容开展了深入的研究。①针对极化SAR图像斑点噪声问题,提出了一种基于散射模型的多时相极化SAR数据斑点噪声滤波算法。实测数据的实验结果表明,该方法既能够有效地抑制斑点噪声,又能够良好地保持地物散射特性和边缘纹理特征;②研究了典型的理想目标及其方位模糊噪声和距离模糊噪声的极化散射特性。③研究利用特征值特征向量散射分解方法提取的极化特征量分析了海杂波、舰船目标及其方位模糊噪声等的散射特性。④结合SRTM水体数据,研究了利用岛屿和舰船目标在后向散射强度、极化散射机理上的差异特征区分舰船目标和海中岛屿的方法。⑤提出了基于极化散射特征的舰船目标检测方法。实验结果表明,该方法有效地消除了方位模糊噪声对舰船目标检测的影响,降低了虚警率。项目组围绕研究计划要点开展了大量工作,取得了一系列的理论成果,达到了预期目标。项目负责人获得了2010年度湖北省优秀博士论文奖。项目组共发表了14篇学术论文(已标注基金资助),其中SCI检索2篇,EI检索8篇;开发了一套SAR图像舰船目标检测软件。同时在项目执行期间申请获得三项德国宇航局DLR的TerraSAR-X数据计划支持。通过这些计划项目可以获取免费或价格低廉的高分辨率SAR数据。本项目的研究对于提高极化SAR舰船检测的精度和可靠性具有重要的科学意义;对于进行渔业监测、水上交通监管和港口监视等具有重要的现实意义和社会意义。