SAR遙感圖像處理研究及其在GIS中的應(yīng)用.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)具有全天時(shí)、全天候、強(qiáng)透射等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域。然而，由SAR成像原理所引起的相干斑噪聲使得SAR圖像的處理比傳統(tǒng)光學(xué)圖像更加困難。本文就SAR圖像的相干斑噪聲抑制和邊緣檢測(cè)這兩項(xiàng)SAR圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。此外，隨著遙感技術(shù)(RS)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)(GIS)結(jié)合的愈加緊密，本文還對(duì)SAR圖像處理技術(shù)在GIS數(shù)據(jù)采集和更新中的應(yīng)用進(jìn)行了嘗試。
　　在相干斑噪聲抑制方面，傳統(tǒng)相干斑噪聲

2、抑制方法對(duì)異質(zhì)程度較高的SAR圖像的濾波效果不甚理想。本文在基于Contourlet變換這一多尺度幾何分析技術(shù)的SAR圖像濾波方法的基礎(chǔ)上，采用一種局部自適應(yīng)閾值技術(shù)，提出一種基于Contourlet變換的SAR圖像自適應(yīng)閾值濾波方法。該方法在異質(zhì)程度較高的SAR圖像上獲得了良好的濾波效果，在平滑噪聲的同時(shí)，更好的保持了圖像的邊緣細(xì)節(jié)。
　　在邊緣檢測(cè)方面，本文結(jié)合Contourlet變換，提出了一種基于Contourlet變換和

3、ROEWA邊緣檢測(cè)算子的SAR圖像邊緣檢測(cè)方法。該方法充分發(fā)揮了Contourlet變換的多尺度特性和方向性，相對(duì)于傳統(tǒng)的SAR圖像邊緣檢測(cè)方法，該方法檢測(cè)出了圖像中更多強(qiáng)弱程度不同的邊緣，且邊緣的細(xì)化程度高。
　　本文的最后就SAR圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)在GIS數(shù)據(jù)的采集和更新中的應(yīng)用進(jìn)行了嘗試。首先，運(yùn)用SAR圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)和Snakes主動(dòng)輪廓模型對(duì)SAR圖像中的海岸線進(jìn)行提取;其次，結(jié)合ArcGIS實(shí)現(xiàn)海岸線的配準(zhǔn)和矢量化，生