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World File Search System雷达图像
生成AI：介绍和应用雷达图像
本教程对生成人工智能的前沿发展进行了深入的探索，强调了其合成孔径雷达（SAR）图像的变革潜力，并在更有限的程度上更广泛地应用了更广泛的雷达应用。从对生成AI的核心原理（包括对抗技术和基于变压器的模型）的基本审查开始，该会议将对其适用性进行全面的调查。它将深入研究语言和视野的融合，揭示出新颖的能力范式。讨论将包括对最新进步的具体示例和见解。此外，我们将介绍数据库管理，增强，注释和策展的各个方面。该教程将以关于实际考虑的讨论，包括道德，法律和硬件挑战。
在基于门的量子计算机中自然嵌入极化合成孔径雷达图像的斯托克斯参数
摘要 — 量子算法旨在在基于门的量子计算机中处理量子数据（量子比特）。经严格证明，当输入是某些量子数据或映射到量子数据的某些经典数据时，它们比传统算法具有量子优势。然而，在实际领域，数据本质上是经典的，它们的维度、大小等都非常大。因此，将经典数据映射（嵌入）到量子数据是一个挑战，甚至在基于门的量子计算机中处理映射的经典数据时，量子算法相对于传统算法没有量子优势。对于地球观测（EO）的实际领域，由于遥感平台上的传感器不同，我们可以将某些类型的 EO 数据直接映射到量子数据。特别是，我们有以极化光束为特征的极化合成孔径雷达（PolSAR）图像。极化光束的偏振态和量子比特是物理状态的分身。我们将它们相互映射，并将这种直接映射称为自然嵌入，否则称为人工嵌入。此外，我们使用量子算法在基于门的量子计算机中处理自然嵌入的数据，而不管其相对于传统技术的量子优势如何；即，我们使用 QML 网络作为量子算法来证明我们自然地将数据嵌入基于门的量子计算机的输入量子位中。因此，我们在 QML 网络中使用并直接处理了 PolSAR 图像。此外，我们设计并提供了一个带有额外神经网络层的 QML 网络，即混合量子经典网络，并演示了在使用和处理 PolSAR 图像时如何编程（通过优化和反向传播）这种混合量子经典网络。在这项工作中，我们使用了 IBM Quantum 提供的基于门的量子计算机和基于门的量子计算机的经典模拟器。我们的贡献是，我们提供了具有自然嵌入特征（量子位的 Doppelganger）的非常具体的 EO 数据，并在混合量子经典网络中对其进行了处理。更重要的是，在未来，这些极化SAR数据可以通过未来的量子算法和未来的量子计算平台进行处理，以获得（或展示）相对于传统EO问题技术的量子优势。索引词——自然嵌入、参数化量子电路、极化合成孔径雷达（PolSAR）、量子机器学习（QML）。I.引言最近在构建基于门的量子计算机方面取得了突破，该计算机仅使用极少的量子比特[1]
数字雷达图像解释简介 - 微图像
不同的因素控制着雷达图像在距离和方位角方向上的空间分辨率。距离分辨率主要取决于微波脉冲的短暂持续时间（以微秒为单位）。随着俯角变小，距离分辨率也会向远距离提高。方位角分辨率从根本上取决于单个微波脉冲产生的波束宽度；波束越窄，分辨率越好。在早期的机载雷达系统中，通过增加雷达天线的物理长度来缩小波束，但天线尺寸存在明显的实际限制。现代合成孔径雷达 (SAR) 系统使用短物理天线，但对多个雷达回波的复杂处理产生了更长的“合成”天线的效果。特定表面特征由多个连续天线位置上的脉冲“成像”。天线和每个目标之间的相对运动会修改返回信号，使得可以解析来自各个脉冲的数据，从而以良好的方位角分辨率将每个特征放置在正确的位置。
合成孔径雷达图像质量测量
布莱金厄理工学院 工程学院 电气工程系 导师：Viet Thuy Vu，布莱金厄理工学院，卡尔斯克鲁纳，瑞典 Prof. Paulo A. C. Marques，里斯本高等工程学院，葡萄牙里斯本 审查员：Dr. Paulo A. C. Marques Jörgen Nordberg，瑞典卡尔斯克鲁纳布莱金厄理工学院
激光雷达图像中的军事目标检测
本报告介绍了用于在Ladar图像中进行预处理，分割和检测车辆大小对象的不同技术。提出了五种预处理策略； 1）中值过滤，2）级联反应中的两个1-D中值过滤器，3）辐条中值过滤器，4）甜甜圈过滤器，5）离群值检测和去除。辐条中值和甜甜圈过滤器几乎毫无价值。其他过滤器的运行良好。离群值检测器在持久边缘和小结构（以及图像噪声）的同时删除了外部。关于分割算法，我们已经实施并测试了四组基于区域的算法和一组基于边缘的算法。分割的输出是对象定义算法的输入。提出了两种策略；一种常规的聚集聚类方法和一种基于图的方法。本质上，它们都给出相同的结果。在预定义间隔内具有高度，宽度和长度的簇被认为是可能的对象。所有算法在不同场景中的各种车辆的实际数据上进行了测试。很难得出任何一般结论。但是，似乎基于区域的算法的性能优于基于边缘的算法。在基于区域的策略中，基于形态或过滤操作的策略在大多数情况下表现良好。
使用 DEM 校正机载雷达图像的综合方法
引言 水文等水文应用需要配准和处理多传感器和多源数据，例如机载雷达、专题制图仪 (TM)、数字高程模型 (OEM) 和数字地形数据（道路、河流网络等）。尽管校正 TM 数据的问题相对较少，但机载雷达图像的情况更为复杂，因为视图几何形状和由此产生的图像扰动在场景中变化更快。不同的研究人员针对雷达情况测试了各种二维图像变换（Trevett，1984 年）。在大型场景中，这些变换受到根本限制，因为它们无法应对由地形引起的局部扭曲。引用的结果介于 5 到 100 米之间，取决于区域大小、地形和所用的二维变换类型。此外，立体雷达图像能够生成数字高程模型 (OEM) 和数字雷达地图 (Leber!等，1986)。摄影产品由数字图像创建，并用于使用雷达测绘方法的摄影测量立体绘图仪器。基于 16 个检查点，随机水平差异值在两个方向上均为 30 米（例如，使用的 SAR 图像的约 4 个像素）。通常，可以使用 OEM 和立体模型测量中的辅助数据生成正射影像 (Mercer，1986)。本文描述的方法是全数字化的，包括 SAR 图像、处理和正射影像生成。本研究开发的模型采用摄影测量方法，采用基于彩色图像的光束法平差技术