林晨曦
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：中国科学院遥感与数字地球研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于后向散射模型的多极化SAR影像建筑物高度提取被引量：3
- 2017年
- 以Radarsat-2为例,提出了一种利用多极化SAR影像并结合后向散射模型提取建筑物高度的方法。以北京城区为实验区,首先,分析了SAR影像中建筑物二次散射所对应的亮线连通区域,并统计出该区域对雷达后向散射截面的贡献量;然后,基于平行六面体假设,将建筑物主长度及其与雷达方位向的夹角定量化,并给出计算不同极化散射矢量的方法;最后,利用几何光学-物理光学(geometrical optics-physical optics,GO-PO)模型一阶近似解的后向散射模型估计建筑物高度,并通过比较多个局部训练区提取结果,探讨不同极化信息的提取效果并给出最优极化组合。实验结果表明,通过极化特征组合比仅利用单极化信息提取建筑物高度的精度更高,81.43%建筑物误差小于5 m,均方根误差4.45 m,与ASTER GDEM相关系数为0.909 5,提取结果可靠。
- 王世新田野周艺刘文亮林晨曦
- 基于变差函数的中高分辨率SAR影像农村建筑区提取被引量：6
- 2016年
- 目的基于中高分辨率影像进行大范围的农村建筑区提取时,由于影像分辨率的限制以及农村建筑区规划自身规划特点等因素,造成了传统变差函数方法的高错分误差。为了准确提取农村建筑区,为后续获取建筑密度和人口密度等工作建立基础,提出了一种基于迭代P参数法的阈值确定方法。方法通过设定亮度阈值,在变差函数纹理计算中为满足条件的像元点赋以权值。本文方法确保在4个方向都满足条件的像元点(认为是建筑区)获得较大的变差函数值加成,而仅在一个方向或者没有方向满足条件的像元点(认为是非建筑区)获得较小加成或不变,以此改进传统变差函数方法,抑制了农村建筑区与周边非建筑区的混淆。结果以Radarsat-2的多个极化波段影像为数据源进行了实验,改进变差函数方法在实验区1与实验区2的各个波段平均检测率分别为91.58%和90.11%,平均错分误差分别为19.83%和31.87%。结论与传统变差函数方法以及最小距离法相比,既保证了较高的检测率,同时显著降低了错分误差,不足之处是在建筑区与非建筑区的边缘处以及与建筑区具有相似纹理特征的非建筑区处出现错分,需要进一步的研究和完善。
- 林晨曦周艺王世新刘文亮田野张燕楠
- 关键词：纹理分析变差函数SAR图像
