机构名称：
¥ 4.0
摘要：自发光遥感系统的应用，其中雷达图像正在迅速增长。合成孔径雷达（SAR）系统的独特性质使其成为地面变形监测、地震研究和许多摄影测量应用中最流行和适用的自发光遥感技术之一。有几种处理 SAR 数据的方法和算法，每种方法和算法都适用于不同的目的。本文开发了两种更常见和可靠的算法：距离多普勒算法和 Chirp Scaling 算法。用于处理 SAR 数据的软件包和工具箱（如 DORIS、ROI-PAC、RAT 和 PULSAR）各有优缺点。这些软件包中的大多数都在 Linux 平台上运行，难以使用，并且需要相当多的预处理数据准备。此外，没有通用的 SAR 处理应用程序可以处理所有数据类型或适用于所有目的。还有一些软件包（例如 ROI-PAC）对某些国家/地区的人们有限制。本论文的目标是使用两种更常见的算法处理 SAR 数据，对这两种算法的结果进行比较，并处理 InSAR 对图像以形成干涉图并创建 DEM。为此目的开发了一个基于 Matlab 的程序，该程序具有图形用户界面和一些可视化增强功能，有助于处理数据并产生所需的输出。然后，我研究了不同频域对结果图像的影响。我在论文中创建的程序有几个优点：它是开源的，并且非常容易修改。该程序是用 MATLAB 编码的，因此不需要大量的编程知识就可以对其进行自定义。您可以在任何可以运行 MATLAB 7+ 的平台上运行它。在这篇论文的最后，我得出结论，在 2D 频域中执行二次距离压缩的距离多普勒算法的结果与 Chirp Scaling 算法一样好，并且计算复杂度更低，耗时更少。无法引入通用的 SAR 处理算法。大多数情况下，算法需要针对特定数据集或特定应用程序进行调整。此外，最复杂的算法并不总是最好的算法。例如，对于点目标检测目的，距离和方位角方向的两个滤波步骤可以提供足够准确的结果。
使用距离多普勒和线性调频缩放处理 SAR 数据...
主要关键词
相关文件推荐
