基于InSAR相干系数统计建模的建筑物检测
CSTR:
作者:
作者单位:

1.中国科学院 空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京 100190;2.中国科学院电子学研究所 北京 100190;3.中国科学院大学 北京 100190

中图分类号:

TN958


Building detection based on InSAR coherence statistics modelling
Author:
  • Zhang Yue

    Zhang Yue

    1.Key Laboratory of Technology in GeoSpatial Information Processing and Application System ,Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100190,China; 2.Institute of Electronics ,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China; 3.University of Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100190,China
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  • Sun Xian

    Sun Xian

    1.Key Laboratory of Technology in GeoSpatial Information Processing and Application System ,Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100190,China; 2.Institute of Electronics ,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China
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Affiliation:

1.Key Laboratory of Technology in GeoSpatial Information Processing and Application System ,Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100190,China; 2.Institute of Electronics ,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China; 3.University of Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100190,China

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    摘要:

    相干系数图由两幅配准的合成孔径雷达(SAR)图像做交叉相关运算获得。在很多应用中它既可以作为SAR亮度数据的补充信息,也可以作为独立的信息源。针对SAR亮度图像,已经有大量研究者研究过其统计特性。相比之下,对相干系数统计特性的研究非常缺乏。在已有的文献中,所有涉及InSAR相干系数统计特性的工作,都直接采用Gaussian分布对相干系数值进行建模,而不考虑数据的分辨率和场景的类型。本文的主要贡献为研究了几种典型的统计模型对城市场景下的高分辨率InSAR相干系数进行建模表示时的精确程度。在地物目标方面,本文选取城市中3类典型的地物目标,包括树木、建筑物和阴影,作为有代表性的城市目标。在统计模型方面,评估了5种常用的概率分布模型,包括Gaussian、Weibull、Rayleigh、Nakagami和Beta。在高分辨率TanDEMX数据上的实验证明使用Beta分布建模,精度优于其它几种常见分布。最后,Beta分布被用在建筑物检测中。

    Abstract:

    The interferometric coherence map is derived from the crosscorrelation of two registered synthetic aperture radar (SAR) images. It can give additional information complementary to the intensity image, or act as an independent information source in many applications. Compared to the plenty of work on SAR intensity statistics, there are quite fewer researches on the statistical characters of interferometric SAR (InSAR) coherence. And to our knowledge, all of the existing work that related to InSAR coherence statistics, models the coherence with Gaussian distribution with no discrimination on data resolutions or scene types. Our main contribution is the investigation on the accuracies of several typical models for high resolution coherence statistics over urban areas. We select three typical land classes including trees, buildings, and shadow, as the representatives of urban areas. And different models including Gaussian, Weibull, Rayleigh, Nakagami and Beta are evaluated. Experiment results on TanDEMX data illustrate that the Beta model reveals a better performance than other distributions. Finally, the Beta model is used in the detection of buildings.

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张跃,孙显.基于InSAR相干系数统计建模的建筑物检测[J].国外电子测量技术,2017,36(4):36-39

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  • 在线发布日期: 2017-05-31
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