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MPOLSAR-1.0:多维度SAR多波段全极化精细分类数据集

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雷达学报（中英文） 2024年第3期13卷 525-538页

作者：金燕仇晓兰潘洁上官松涛王泽众王卫杨宏苏州市微波成像处理与应用技术重点实验室苏州215123 苏州空天信息研究院苏州215123 中国科学院空天信息创新研究院北京100190

地物精细分类是合成孔径雷达(SAR)的主要应用方向之一。在多波段全极化SAR工作模式下,可充分获取目标不同波段信息和极化响应特征,有望提高目标分类精度。然而国内外现有的数据集仅有个别波段、少数地区、少量样本的低分辨率全极化分类... 详细信息

地物精细分类是合成孔径雷达(SAR)的主要应用方向之一。在多波段全极化SAR工作模式下,可充分获取目标不同波段信息和极化响应特征,有望提高目标分类精度。然而国内外现有的数据集仅有个别波段、少数地区、少量样本的低分辨率全极化分类数据。为推动多波段全极化SAR分类应用的发展,在高分航空观测系统应用校飞与验证项目支持下,利用多维度SAR在海南的校飞数据构建了一个样本量充分大、地物类别较为丰富、分类可靠性较高的多波段全极化精细分类数据集。该文概述了该数据集的构成,给出了发布数据(MPOLSAR-1.0)的信息描述方式、数据集制作流程和方法,并分别基于极化特征分类方法和经典机器学习分类方法给出了初步的分类实验结果,为该数据集的共享和应用提供支撑。

关键词：合成孔径雷达(SAR) SAR精细分类 SAR数据集多维度SAR 多波段全极化SAR 极化特征

微波光子SAR最优子带融合的全分辨伪彩图生成方法

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雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 485-499页

作者：海宇刘玲李中余蒲巍王晓婷武俊杰李王哲李若明黄钰林杨建宇电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院空天信息创新研究院微波成像技术重点实验室北京100190

微波光子(MWP)雷达是一种通过光子器件对传统微波雷达硬件架构进行改进的新型雷达系统。借助光子器件卓越的物理特性,MWP雷达能够发射超宽带、高线性度的高质量线性调频信号,从而实现对目标的超高分辨率探测与成像。在目标成像与探测过... 详细信息

微波光子(MWP)雷达是一种通过光子器件对传统微波雷达硬件架构进行改进的新型雷达系统。借助光子器件卓越的物理特性,MWP雷达能够发射超宽带、高线性度的高质量线性调频信号,从而实现对目标的超高分辨率探测与成像。在目标成像与探测过程中,不同结构和特性的目标区域对不同频率信号的响应存在差异。因此,微波光子雷达具备通过散射差异生成伪彩图像的潜力,从而进一步提升微波光子合成孔径雷达(MWP-SAR)的信息获取能力。传统的遥感技术生成的伪彩图像分辨率较低,无法达到厘米级的分辨。因此,该文提出了一种在保证MWP-SAR高分辨率的前提下合成伪彩图像的方法。该算法首先建立了最优子带回波搜索模型,随后采用最优子带搜索算法对超宽带回波进行处理,以获取散射特性相差最大的子带回波通道。再对多子带差异图像进行色彩合成,通过这一处理步骤,能够生成对目标散射特性最佳描述的伪彩图像。同时,为了确保MWP-SAR的分辨率不受到损失,建立了一个融合模型,将全分辨率的SAR图像与多子带图像相融合,以维持伪彩图像的高分辨率。最终,通过实测的机载MWP-SAR数据成功地合成了全分辨率的伪彩色图像,从而验证了该算法的有效性。该算法可以使得MWP-SAR在成像时获取更多的目标信息,为成像雷达微波视觉的实现提供辅助。

关键词：微波光子(MWP) 合成孔径雷达(SAR) 伪彩色图像目标散射特性最优子带

基于辐射传输模型探究机载高光谱激光雷达的植被垂直生化组分探测能力

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 2083-2092页

作者：郝一硕牛沂芳王力毕恺艺中国科学院空天信息创新研究院遥感与数字地球重点实验室(中国科学院)北京100101 中国科学院大学北京100049

自然环境下的植被群落,由于各种群之间以及种群与环境间的竞争与选择,常呈现出一定的垂直结构,对于同一植株的不同生长阶段,在垂直方向也有着不同的生理生化参数。对这种三维立体分布特征进行探测,能够进行生态环境立体化定量评价,对森... 详细信息

自然环境下的植被群落,由于各种群之间以及种群与环境间的竞争与选择,常呈现出一定的垂直结构,对于同一植株的不同生长阶段,在垂直方向也有着不同的生理生化参数。对这种三维立体分布特征进行探测,能够进行生态环境立体化定量评价,对森林碳储量估算和生物多样性保护等具有重要意义。传统的被动光学遥感以及激光雷达在植被生化参数垂直探测方面有较大的局限性,而高光谱激光雷达(Hyperspectral LiDAR,HSL)这一新型探测仪器的出现为探测植被生理生化参数垂直分布提供了新的手段。但由于受到硬件方面的限制,HSL在机载平台下对森林复杂立体场景的适用性尚未得到充分研究。故首先基于HSL原型样机在实验室开展小尺度的室内测量,以火炬花植株为目标,验证其对空间信息和光谱信息的一体化提取能力;随后进一步使用三维辐射传输模型构建具有垂直异质性特征的森林场景,模拟机载HSL设备实现森林的高光谱三维点云提取,结合植被指数和随机森林模型对场景中三种不同植被冠层的叶绿素浓度和类胡萝卜素浓度进行反演。结果表明:室内实验证实了HSL回波信息可以有效区分植株不同高度处光谱曲线的差异,火炬花上部红色叶片和下部绿色叶片的归一化植被指数分别小于和大于0.5;基于三维辐射传输模型成功构建了虚拟森林场景的机载HSL高光谱三维点云,在得到的24组植被指数中,有17组指数表现出良好的探测精度(平均绝对百分比误差MAPE研究显示出HSL设备是一种立体化提取植被光谱信息的有效手段,在探测森林等复杂植被场景的生化组分垂直分布方面具有巨大的应用潜力。

关键词：森林立体场景机载高光谱激光雷达三维辐射传输模型植被生化组分

超光谱热红外数据通道选择方法在O_(3)和CH_(4)廓线反演中的应用

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遥感学报 2024年第2期28卷 385-397页

作者：姚微源张贝贝王宁马灵玲钱永刚王新鸿李传荣唐伶俐中国科学院空天信息创新研究院定量遥感信息技术重点实验室北京100094

与高光谱热红外数据相比,超光谱热红外数据中包含了臭氧(O_(3))和甲烷(CH_(4))在大气垂直剖面上更多的状态信息,为提升O_(3)和CH_(4)廓线的反演精度提供了可能。然而,超光谱热红外数据通道之间的间隔较窄,这在给数据引入一些特有可反演... 详细信息

与高光谱热红外数据相比,超光谱热红外数据中包含了臭氧(O_(3))和甲烷(CH_(4))在大气垂直剖面上更多的状态信息,为提升O_(3)和CH_(4)廓线的反演精度提供了可能。然而,超光谱热红外数据通道之间的间隔较窄,这在给数据引入一些特有可反演信息的同时还引入了大量的相似信息,这些特征均无法被现有的基于高光谱热红外数据的通道选择方法识别。为了保证超光谱热红外数据反演O_(3)和CH_(4)廓线的效率和精度,我们提出了一种基于大气灵敏度和雅可比剖面的通道优选方法(OWSP法)。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况,优选出受其他气体干扰较小的通道为初选通道;其次,深度分析通道雅可比特征后提出了优化雅可比矩阵的策略,具体为将通道雅可比量化为表征通道信息容量的因素,并采用迭代的方法获取最终的通道选择结果。本文将OWSP方法应用在阿拉善、北京—天津、长江三角洲和珠江三角洲4个典型地区的冬夏季大气条件下,与常用的最佳灵敏度法(OSP法)相比,OWSP方法所选的通道集合中冗余信息少,同时也可以识别一些具有特殊有效信息但灵敏度相对较低且受其他干扰因素干扰较大的通道。反演结果进一步表明,在多数情况下,OWSP方法可以有效提升廓线的反演精度,O_(3)廓线的平均反演精度提高了9.30%,CH_(4)廓线的平均反演精度提高了4.90%。本文能为中国超光谱热红外载荷开发以及数据应用提供必要的技术支撑,具有重要的理论和应用价值。

关键词：遥感热红外数据超光谱通道选择雅可比气体敏感性 O_(3)和CH_(4)廓线反演

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嫦娥六号着陆点高精度视觉定位

遥感学报 2024年第6期28卷 1648-1655页

作者：刘召芹彭嫚邸凯昌万文辉刘斌王晔昕谢彬寇玉珂王彪赵晨旭张一凡中国科学院空天信息创新研究院遥感与数字地球重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

嫦娥六号着陆点的精确定位对于工程任务顺利实施和科学研究至关重要。本文基于嫦娥二号正射影像、月球勘测轨道器窄角相机正射影像、嫦娥六号降落相机图像等数据,利用图像仿真和特征匹配方法确定了嫦娥六号着陆点在嫦娥二号正射影像的... 详细信息

嫦娥六号着陆点的精确定位对于工程任务顺利实施和科学研究至关重要。本文基于嫦娥二号正射影像、月球勘测轨道器窄角相机正射影像、嫦娥六号降落相机图像等数据,利用图像仿真和特征匹配方法确定了嫦娥六号着陆点在嫦娥二号正射影像的精确位置为(153.9780°W,41.6252°S),同时确定了在LROC NAC正射影像中的精确位置。嫦娥六号着陆点精确定位结果直接支持了工程任务的实施,对于结合着陆区高精度地形和嫦娥六号样品深入开展着陆区科学研究具有重要支撑作用。

关键词：遥感嫦娥六号视觉定位降落相机图像图像仿真图像匹配

不稳定分层海洋湍流对厄米-高斯光通信系统的影响

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光学学报 2024年第6期44卷 105-112页

作者：丁桂璇杜星杜浩王生敖磊李崔春中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 海南空天信息研究院海南省地球观测重点实验室海南文昌571300

推导了不稳定分层海洋湍流下厄米-高斯光束闪烁指数的理论公式,以及考虑海洋湍流和瞄准误差综合影响下UWOC系统信道系数的概率分布函数,进一步推导了系统主要性能参数即误码率、信道容量和中断概率的理论计算公式,并采用高斯-厄米正交... 详细信息

推导了不稳定分层海洋湍流下厄米-高斯光束闪烁指数的理论公式,以及考虑海洋湍流和瞄准误差综合影响下UWOC系统信道系数的概率分布函数,进一步推导了系统主要性能参数即误码率、信道容量和中断概率的理论计算公式,并采用高斯-厄米正交积分近似方法求得3个性能参数的闭合表达式,仿真分析了不稳定分层和稳定分层湍流情况下,光束模数、传输距离、海洋湍流参数和瞄准误差对系统的平均误码率、平均信道容量和中断概率的影响。结果表明:相比于稳定分层,不稳定分层的系统计算误差更小;当盐度波动占主导时,系统性能更好;随着均方温度耗散率增大、湍流动能耗散率减小、瞄准误差增大,系统信道容量减小,中断概率增大。本研究结果可为厄米-高斯光在水下光通信领域的应用提供参考。

关键词：海洋光学厄米-高斯光束不稳定分层海洋湍流水下光通信

电子温度各向异性对螺旋波m=1角向模功率沉积特性的影响

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物理学报 2024年第7期73卷 262-270页

作者：李文秋唐彦娜刘雅琳王刚中国科学院空天信息创新研究院北京100190 中国科学院大学北京100049

采用一般的径向密度非均匀分布假设,借助温等离子体介电张量模型,利用磁化等离子体中电磁波的一般色散关系,在高密度峰值、低磁场、低气压典型参量条件下,重点分析了电子温度各向异性对螺旋波m=1角向模功率沉积特性的影响.研究结果表明... 详细信息

采用一般的径向密度非均匀分布假设,借助温等离子体介电张量模型,利用磁化等离子体中电磁波的一般色散关系,在高密度峰值、低磁场、低气压典型参量条件下,重点分析了电子温度各向异性对螺旋波m=1角向模功率沉积特性的影响.研究结果表明:在典型螺旋波等离子体电子温度范围(3,8)e V内,电子有限拉莫尔半径效应应当予以考虑,而离子有限拉莫尔半径效应可以忽略.低磁场条件下|n|>1次回旋谐波对介电张量元素的贡献可以忽略.碰撞阻尼在功率沉积中占据主导地位,功率沉积在偏离等离子体柱中心轴的某一径向位置出现峰值,随着轴向电子温度T_(e,z)的增大,功率沉积强度逐渐增强.相比等离子体温度各向同性情形,等离子体温度各向异性显著改变了螺旋波m=1角向模的功率沉积特性,电子温度各向异性因子χ=T_(e,⊥)/T_(e,z)的增大或减小均导致功率沉积强度发生剧烈改变.

关键词：螺旋波等离子体各向异性传播特性功率沉积

微波视觉三维SAR实验系统及其全极化数据处理方法

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雷达学报（中英文） 2024年第5期13卷 941-954页

作者：仇晓兰罗一通宋舒洁彭凌霄程遥颜千程上官松涛焦泽坤张柘丁赤飚微波成像全国重点实验室北京100190 苏州市微波成像处理与应用技术重点实验室苏州215123 中国科学院空天信息创新研究院北京100190 苏州空天信息研究院苏州215123

三维合成孔径雷达在测绘制图、防灾减灾等诸多领域有应用潜力,已经成为SAR的重要研究方向。为减少三维SAR的观测次数或天线阵元数量,推动三维SAR的应用和发展,中国科学院空天信息创新研究院牵头研制了微波视觉三维SAR实验系统,旨在为微... 详细信息

三维合成孔径雷达在测绘制图、防灾减灾等诸多领域有应用潜力,已经成为SAR的重要研究方向。为减少三维SAR的观测次数或天线阵元数量,推动三维SAR的应用和发展,中国科学院空天信息创新研究院牵头研制了微波视觉三维SAR实验系统,旨在为微波视觉SAR三维成像提供实验平台和数据。该文针对微波视觉三维SAR实验系统及其全极化数据处理方法进行介绍,涵盖了极化校正、极化相干增强、极化约束三维成像、三维融合可视化等全流程的关键步骤。基于发布的SAR微波视觉三维成像全极化数据集,给出了三维成像结果示例,验证了微波视觉三维SAR实验系统的全极化性能以及处理方法的有效性。该文发布的数据集将为SAR三维成像研究提供良好的数据条件。

关键词： SAR三维成像微波视觉极化阵列干涉SAR 无人机载SAR 多角度

基于散射点拓扑和双分支卷积神经网络的SAR图像小样本舰船分类

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雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 411-427页

作者：张翼鹏卢东东仇晓兰李飞苏州市微波成像处理与应用技术重点实验室苏州215128 苏州空天信息研究院苏州215128 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理... 详细信息

随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理解和泛化能力。该文通过散射关键点构建拓扑结构以表征舰船目标的结构和形状特征,并计算拓扑结构的拉普拉斯矩阵,将散射点之间的拓扑关系转化为矩阵形式,最后将SAR图像和拉普拉斯矩阵分别作为双分支网络的输入进行特征提取。在网络结构方面,该文设计了一个由两个独立的卷积分支组成的双分支卷积神经网络,分别负责处理视觉特征和拓扑特征,并用两个交叉融合注意力模块分别对两个分支的特征进行交互融合。该方法有效地将目标散射点拓扑关系与网络的自动学习过程相结合,从而增强模型的泛化能力并提高分类精度。实验结果表明,在OpenSARShip数据集上,所提方法在1-shot和5-shot任务的平均准确率分别为53.80%和73.00%。而在FUSAR-Ship数据集上,所提方法分别取得了54.44%和71.36%的平均准确率。所提方法在1-shot和5-shot的设置下相比基础方法准确率均提升超过15%,证明了散射点拓扑的应用对SAR图像小样本舰船分类的有效性。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 舰船分类小样本学习散射点拓扑双分支卷积神经网络