极化合成孔径雷达(SAR)是SAR的一个重要发展方向,极化SAR的应用是近十多年来的国内外研究热点,其中不少问题包括目标检测问题还有待于人们去研究。本项目将充分利用目标的极化散射信息,从而在基于极化SAR的目标检测方面取得创新性成果,为目标检测技术提供理论依据。本项目的研究内容包括极化SAR图像滤波、目标特征提取、典型背景(森林、草地、裸地、水域)杂波的概率分布模型、四种目标(道路、桥梁、舰船、森林中的金属目标)的检测算法、基于极化SAR数据和其它遥感数据融合的检测算法等。由于这两年国外多颗星载极化SAR已经发射,国内的机载极化SAR也研制成功,因此本项目的研究成果不仅具有重要的理论意义,而且有一定的应用前景。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
基于全模式全聚焦方法的裂纹超声成像定量检测
基于图卷积网络的归纳式微博谣言检测新方法
一种改进的多目标正余弦优化算法
人工智能技术在矿工不安全行为识别中的融合应用
面向工件表面缺陷的无监督域适应方法
复杂大场景下多极化SAR飞机目标检测关键技术研究
简缩极化SAR数据处理与目标极化信息提取技术研究
基于散射特征的多波段SAR地物目标变化检测关键技术研究
基于对数空间理论的极化SAR图像舰船目标检测新方法研究