原标题：SAR雷达影像的优势和应用领域是什么？合成孔径雷达为主动航空遥感方式，成像不受光线、气候和云雾限制，成图分辨率与飞行高度无关，具有全天候、全天时的遥感数据获取能力。合成孔径雷达技术目前已经成为高分辨率对地观测的重要手段之一，SAR的独特优势使其在测绘、军事、灾害、地质、农业、林业等领域具有很高的实际应用价值。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是上世
转载
2023-11-04 07:23:08
12阅读
# SAR影像处理的入门指南：使用Python进行合成孔径雷达（SAR）影像处理
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）影像处理是一项高技术的领域，由于其在地理信息、环境监测及军事侦查等方面的广泛应用，越来越受到研究者的关注。对于刚入行的小白来说，可能会感到无从下手。本文将详细介绍如何用Python进行SAR影像处理的基本流程，并逐步通过代码演示每个步骤。
目录系列文章目录前言一、算法原理二、算法步骤2.1 回波数据获取 2.2 距离脉冲压缩2.3 方位脉冲压缩2.4 SAR成像三、性能分析3.1 计算效率3.2 适用场合3.3 仿真结果总结前言 上篇文章主要介绍BPA算法，该算法成像方式简单，考虑到SAR回波数据一般很大，BPA算法成像效率低，为此需要设计一种快速成像的算法。本节将介绍一
转载
2024-01-02 22:00:53
739阅读
它与新的距离频率成线性关系，确定了目标在距离向的位置。经过二维IFFT后目标将实现完全聚焦。 （3）算法仿真仿真参数如下表所示：载频10GHz雷达高度1Km斜视角0°带宽100MHz雷达速度15m/s目标个数5脉冲持续时间1us回波信号实部： 回波信号虚部： 一致压缩后，二维频域信号幅度： 一致压缩后的时域信号（除参考距离处的目标外，未完全聚焦）
转载
2024-01-16 21:11:21
256阅读
覆盖同一地区的多幅雷达影像，如要进行时间序列分析、动态监测、多时相滤波处理等，需要进行图像间的配准处理。雷达干涉处理时，复数据的配准也是必不可少的一步，SARscape提供配准功能，可以对SAR数据进行配准。雷达数据的配准处理要求数据是倾斜几何，并且各个图像采用相同的接收几何。配准不同于地理编码，地理编码是将每个像素从斜距几何转化为地图投影。SAR数据的配准使用了交叉相干法（Cross-corre
转载
2023-08-03 15:46:34
498阅读
合成孔径雷达(SAR)是一种主动式微波成像传感器，可以全天时、全天候的进行高分辨率大范围对地观测。星载SAR作为一种稳定、高效的SAR数据获取手段受到了世界各国的高度重视，全球已先后发射SAR卫星30余颗，在军事、民用等诸多领域取得广泛应用。 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种主动式微波成像对地观测传感器，它在方位向上采用合成孔径技术，在距离向上采用
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、内波介绍与研究背景二、内波遥感的成像机理SAR内波遥感的成像机理光学内波遥感的成像机理三、内波遥感的表现特征内波在SAR遥感影像上的的表现特征内波在光学遥感影像上的的表现特征四、总结参考文献 前言内波是存在于海洋密度跃层中的非线性大振幅波动。第一模态内波在世界海洋中存在着较为广泛的分布，第一模态内孤立波能够在海表面产
转载
2023-07-27 18:40:15
1247阅读
目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标，其检测与识别具有一定的独特性。在检测与识别的过程中，如何将深度学习和目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键，文章并给出了一种基于散射信息与深度学习相结合的飞机目标识别的监测方法。 传统的SAR图像目标检测方法主要基于特征和分类器。一般来讲，目标自动识别包含由检测、
转载
2024-02-28 10:46:05
197阅读
定义： SAR影像配准式干涉测量处理的首要步骤，其核心思想就是计算构成一个干涉对的两幅SAR影像同名点的坐标映射关系，将待配准影像按照映射关系采样为与参考影像相同的像素网格，使两幅影像的同名点对应于地面同一分辨单元。为什么要配准？ 卫星SAR系统采用单天线重复轨道工作模式，卫星一次通过某一地区时只能获取一幅单视复数SAR影像，故同一地区对应的两张影像会有一定的时间间隔，由于卫星轨道偏离将导致影像不
转载
2024-08-26 21:16:50
289阅读
Pydicom是一个用于处理DICOM格式文件的Python包，可以处理包括如医学图像（CT等）、报告等。Pydicom支持DICOM格式的读取：可以将dicom文件读入python结构，同时支持修改后的数据集可以再次写入DICOM格式文件。但需要注意，它不是被设计为查看图像，主要是用来操作DICOM文件的各种数据元素。PyDicom的安装支持PIP和Conda安装，因此非常方便。以Anacond
# Python处理SAR数据的探索
合成孔径雷达（SAR）是一种重要的遥感技术，广泛应用于气象监测、地质勘查和灾害管理等领域。SAR数据可以提供高分辨率的地表成像，但处理这些数据通常需要较强的专业知识。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python来处理SAR数据，通过代码示例让读者更好地理解这一过程。
## 1. 什么是SAR数据？
SAR数据是利用雷达技术获取的地面图像。与常规光学图像不
实现Python SAR成像处理的流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 数据预处理 |
| 步骤二 | 数据格式转换 |
| 步骤三 | SAR成像处理 |
| 步骤四 | 结果显示 |
下面将逐步介绍每一步骤的操作和所需代码：
步骤一：数据预处理
在进行SAR成像处理之前，首先需要对原始数据进行预处理。预处理的具体步骤包括数据去噪、辐
原创
2024-01-10 06:43:27
284阅读
1、 图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ② 选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥ 在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。2、
转载
2023-08-13 16:22:15
747阅读
文章目录1.查看图像的空间分布特征（一）生成灰度图像（二）生成假彩色图像（三）连接不同视图的影像2.查看图像的像元灰度值3.统计并查看图像直方图4.计算NDVI（一）采用波段运算器计算NDVI（二）采用植被指数计算器计算NDVI5.NDVI计算结果检验（一）对结果图像的空间分布特征进行检验（二）对结果图像进行统计特征的检验6.浏览图像的空间分布及数值统计特征（一）查看空间分布特征（二）查看数值统
转载
2023-08-07 11:36:40
183阅读
图像的错切实际上是平面景物在投影平面上的非垂直投影。错切使图像中的图形产生扭变 我们来看看错切的两种情况： 水平方向错切垂直方向错切水平方向错切 我们来直观看看错切的效果吧 其数学表达式为： 矩阵变换为：其中b为tan(a),a为错切角度好啦，我们还是写程序来看看效果吧 import cv
import math
def Warp(im
转载
2024-07-02 22:30:23
29阅读
SAR的单视复数数据（SLC）是原始的最高分辨率数据，但是从单个像元散射的雷达回波信号的相干叠加，导致强度信息有很多噪声。多视处理是对SLC数据方位向和/或距离向做平均，得到的结果是多视后的强度数据。通过多视处理的SLC数据，空间分辨率降低，提升了数据的辐射分辨率，也就是强度信息。 多视的视数是斜距的距离向和方位向的分辨率以及入射角计算出来的，为了得到
转载
2024-05-19 12:08:36
256阅读
对于感兴趣目标的数量、位置、型号等参数信息的精确获取一直是合成孔径雷达(SAR)技术中心最为重要的研究内容之一。现阶段的SAR信息处理主要分为成像和解译两大部分，两者的研究相对独立。SAR成像和解译各自开发了大量算法，复杂度越来越高，但SAR解译并未因成像分辨率提高而变得简单，特别是对重点目标识别率低的问题并未从本质上得以解决。针对上述问题，文章提出了从SAR成像解译一体化角度出发，尝试利用“数据
GDAL+Python实现栅格影像处理之重采样重采样概念使用方法代码实现效果展示 由于项目需要，所以使用到了 GDAL框架，项目中未使用到 GDAL关于图像处理部分的算法接口，所以近期学习总结一下。 GDAL支持 Python、c++、c、c# 、java。其中接口大同小异，主要是学习其中思路和方法，此处采用 Python编写代码实现该功能。 重采样概念重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨
转载
2023-11-06 12:40:02
88阅读
一些基于python+gdal整理的小工具#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
from osgeo import gdal
import os
import glob
import numpy as np
import math
def read_img( filename):
'''
读取影像为数组并返回信息
——————
转载
2024-03-01 10:43:50
227阅读
差分层析合成孔径雷达（D-TomoSAR）可进行高精度多维成像获得地表的高程以及形变信息。目前，该技术已在地质灾害预警、地球物理参数反演以及城市规划等领域得到了广泛的应用，在对地观测领域具有巨大的应用潜力。SAR 地表形变监测主要经历了以下三个阶段：①D-In SAR 形变监测阶段D-InSAR是由 InSAR 技术发展起来的。在 1989&nbs
