【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)被普遍的运载于环境监测、军事和测绘等范围。具有高穿透力、高分辨率、全天候和全天时的优点。SAR成像的系统要有幅度信息相位信息来提升其分辨率,并且SAR图像是接收地物散射回波的相干信号叠加而形成的,容易被噪声污染。随着科学技术的的革新换代与计算机应用的日新月异的发展,则对InSAR技术和去噪技术有了更严格的要求。诸多学者提出了各种SAR图像去噪原理,例如Lee滤波法、Frost
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合成孔径雷达(SAR)被普遍的运载于环境监测、军事和测绘等范围。具有高穿透力、高分辨率、全天候和全天时的优点。SAR成像的系统要有幅度信息相位信息来提升其分辨率,并且SAR图像是接收地物散射回波的相干信号叠加而形成的,容易被噪声污染。随着科学技术的的革新换代与计算机应用的日新月异的发展,则对InSAR技术和去噪技术有了更严格的要求。诸多学者提出了各种SAR图像去噪原理,例如Lee滤波法、Frost滤波法和基于小波变换的SAR图像去噪法等。但至今为止依旧没有一致的去噪方法来去除噪声的影响。近年来,计算机技术的崛起,各种不同类型的神经网络模型逐渐兴起且各自有成熟的运用区域。本文主要在几种主流SAR图像滤波去噪方法的基础上,运用卷积神经网络算法对SAR图像去噪效果进行研究。主要研究内容如下几点:1、介绍InSAR的原理,阐述了遥感影像图可干涉形成相位差计算得到地物高差的计算方法。并以实际矿区为例,运用ENVI软件SARscape模块,解译生成工作面各时期矿区形变图,为本文图像去噪提供数据基础。2、首先影像对Lee滤波进行滤波窗口大小选择试验,分别对3*3、5*5、7*7、9*9和11*11滤波窗口大小进行滤波试验,得出各滤波器5*5的窗口大小滤波成效最优。分别利用Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波、Gamma Map滤波和卷积神经网络对图像进行去噪精度分析,从结果中可知Lee滤波和Frost滤波去噪效果相对最好。其次简析卷积神经网络发展历程和算法原理,对CNN算法中训练层和预测层函数进行分析和算法实现。与前两种滤波方法进行去噪效果对比,论证得出CNN算法模型对影像去噪具有突出的作用。3、融合ArcGIS技术对淮北矿业集团某工作面的SAR影像数据做地区表面的沉降值变化分析,对滤波处理前后的遥感影像形变数据与水准观测数据的进行了对比验证分析。评价各滤波去噪能力。CNN滤波的均方根误差全部小于论文所选其他滤波算法和SAR影像提取像元值。表明CNN算法模型和水准值拟合性更高。从试验结果中发现,在矿区地表形变量变化较大的区域,CNN算法在矿区形变量图像中具有良好的去噪和滤波效果。图[28]表[7]参[73]
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