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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是采用微波成像的主动式传感器,通过脉冲压缩技术提高距离分辨率,合成孔径技术提高方位分辨率。在军事侦察、资源探测、地理测绘、海域监测等领域有广泛应用。与光学遥感相比,SAR微波成像的优势在于可以不受气候条件的影响,即使在阴雨多云或更恶劣的天气状况下也可以获取地面数据,这对于海岸信息的调查非常重要。但是,由于SAR成像过程中产生的相干斑噪声,使得SAR影像数据在分离海岸目标与海水背景的时候产生的一定的难度,很多情况下不能很有效的完成岸线提取,使得SAR数据的应用受到限制,因此针对SAR图像数据的岸线检测与提取方法研究就显得十分重要。本文针对我国首颗C波段全极化SAR卫星—高分三号(GF-3),及加拿大RADARSAT-2 SAR卫星获取的遥感影像,对目标海区的岸线轮廓进行了多种方法的提取实验,通过与同海区的光学影像解译结果的对比分析,发现区域距离正则化几何主动轮廓模型(Regional Distance Regularized Geometric Active Contour Models,RDRGAC)岸线提取效果较好,并将区域面积项系数?与SAR图像等效视数(Equivalent Number of Looks,ENL)建立非线性拟合关系,对不同含量噪声SAR图像进行自适应调整,实现对目标区域岸线提取精度的控制且迭代速率较原参数方法得到明显改善。通过研究和实验本文提出RDRGAC方法,实现了对河北省北戴河,大连市金州湾,天津港局部区域的岸线提取,得到结论如下:1.传统方法如阈值分割,边缘检测算法等检测SAR图像海岸线易受噪声干扰,提取岸线不连续,且岸线提取停留在栅格层面,无法直接对矢量岸线边界修正,在实际工作中增加工作量,参数主动轮廓模型GVF对噪声敏感,无法处理轮廓线分裂合并,易陷入局部极小值,传统几何主动轮廓模型CV模型能量泛函为非凸函数,分割结果对水平集函数的初始设定敏感,对噪声强分布不均匀的L1级原始SAR数据无法收敛于岸线边缘。2.实验证明:本文改进参数RDRGAC模型岸线检测效果明显优于传统主动轮廓模型及原始参数方法,针对强边缘弱噪声图像,弱边缘弱噪声图像,强边缘强噪声图像,本文方法均能针对不同噪声水平实现自适应调整,改善海岸线自动提取精度,经实验证明参数?自适应范围为1???5,对SAR图像异质区域灰度差异鲁棒性更强,对相干斑噪声具有一定的抑制作用,本文改进参数RDRGAC模型对不同噪声含量RADARSAT-2和GF-3遥感影像自适应良好。