非同源SAR頻--空域結合海冰漂移跟蹤算法研究.pdf

1、目前海冰漂移跟蹤常用的數(shù)據(jù)為同源數(shù)據(jù)，由于同源星載衛(wèi)星重訪時間間隔較長，只能計算出海冰漂移的平均速度。在較長時間間隔內，由于短時間的事件（如風暴）而導致的速度會被丟失。使用非同源合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)數(shù)據(jù)比較容易構建短時間間隔的圖像序列。但這一好處也帶來了額外的困難，由于非同源SAR傳感器不同，導致海冰特征存在明顯差異。特征對應性和跟蹤算法效果是影響海冰漂移跟蹤準確性的兩個重要因素。本實

2、驗研究的重點是:1）基于4個定量判別指標確定對應性好的特征子集;2）提出了一個頻-空域結合算法，用于非同源SAR海冰漂移跟蹤研究。本文主要的工作和研究成果概括如下:
　　首先，針對非同源SAR海冰特征差異較大的問題，本研究提出了一種新的特征選取的方式。本實驗先定性的根據(jù)分類一致率初步篩選出對應性較好的單紋理特征。然后通過采樣的方式，對初步篩選得到的單紋理特征計算NCC、互信息、SSIM和Hu不變矩這四種衡量對應性的指標（定量判斷對

3、應性），最終選出每組數(shù)據(jù)用于跟蹤的對應性好的特征。
　　其次，本文改進了基于圖像金字塔的頻-空域結合海冰漂移跟蹤算法，在其基礎上加入了最佳脈沖局部搜索算法，使其更利于非同源數(shù)據(jù)的跟蹤。相較于目前海冰漂移跟蹤常用的MCC方法，本文使用的算法能在提高效率的同時，對海冰的平移和旋轉運動有較好的魯棒性。并且通過back-matching方式對錯誤向量進行了剔除，進一步增加了速度場的準確性。
　　最后，本文提出了一種結合后向匹配(ba