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
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2023-08-03 15:46:34
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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
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2023-11-04 07:23:08
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# 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。
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
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
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2024-01-02 22:00:53
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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）
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2024-01-16 21:11:21
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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
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2023-07-27 18:40:15
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按传感器采用的成像波段分类，光学图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据。而SAR传感器基本属于微波频段，波长通常在厘米级。可见光图像通常会包含多个波段的灰度信息，以便于识别目标和分类提取。而SAR图像则只记录了一个波段的回波信息，以二进制复数形式记录下来；但基于每个像素的复数数据可变换提取相应的振幅和相位信息。振幅信息通常对应于地面目标对雷达波的后向散射强度，与目标介质、含水量以及粗
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2024-05-21 15:32:00
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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、
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2024-02-28 10:46:05
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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
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2024-08-26 21:16:50
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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
多角度SAR图像匹配时一项非常有挑战性的工作，因为同一目标由于雷达观测角度的不同，而有不同的后向散射系数，使得同一目标在不同图像中有较大的差异，难以提取共同的边界或纹理信息。Dell’Acqua首次提出了针对多角度SAR图像配准的方法[1]，在这种方法中，道路交叉处被提取出来当作控制点，然后利用对相关关
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2024-02-28 23:17:15
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纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理，还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念，可以用来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（色调基元）的重复排列。因此描述一种纹理
影像组学描述了从影像图像中提取定量特征的一系列计算方法。其结果常常被用于评估影像诊断，预后以及肿瘤治疗。然而，在临床环境中，优化特征提取和快速获取信息的方法仍然面临重大挑战。同样重要的是，从临床应用角度，预测的影像组学特征必须明确地与有意义的生物学特征和影像科医生熟悉的定性成像特性相关联。在这里，我们使用跨学科的方法来强化影像组学的研究。我们通过提供基于新的临床见解的计算模型（例如，计算机视觉和机
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
# 如何进行 Python 影像组学特征提取
影像组学特征提取是医学影像学领域中的重要工作，它通过提取影像数据中的数字特征来帮助医生做出临床决策。在这篇文章中，我们将为刚入行的小白提供一个完整的流程，并通过 Python 实现影像组学特征提取的各个步骤。
## 流程概述
以下是影像组学特征提取的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 05:59:46
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影像组学学习笔记题外话这仍然是一篇学习笔记。近期在不同的学术会议上，有幸聆听学习了几位影像组学的大咖做报告，受益匪浅。以大咖们的报告为指导，自己也学习查找了一些文献，加入了一点点自己的理解和想法，整理成一篇笔记，与大家分享。名词解释：影像组学（Radiomics)“影像组学”，一共4个字，每个字都是常见字啊。但4个字放一起啥意思？好吧，我们把它们拆成“影像”和“组学”两个词来说。这里的“影像”通常
如果你在一家从事GIS开发的软件公司呆上一阵子，一定经常听到人们提起"地理编码"这个词。那么，什么是地理编码呢？ 我们先来看一看维基百科中是怎么解释的： Geocoding is the process of assigning geographic coordinates (e.g. latitude-longitude) to street addresses,
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2024-02-06 21:10:41
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一、 影像组学特征分类1.1 影像组学特征分类1.1.1 一阶统计特征一阶统计特征，反应所测体素的对称性、均匀性以及局部强度分布变化。包括中值，平均值，最小值，最大值，标准差，偏度，峰度等。1.1.2 形态特征形态特征，定量描述感兴趣区的几何特性，如肿瘤的表面积、体积、表面积和体积比、球形度、紧凑性和三维直径等，这些特征可以描述肿瘤三维的大小和形态信息。1.1.3 二阶及高阶纹理特征此外，还有原始
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2024-04-25 17:03:33
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1、特征工程数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已，特征工程就是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，通过归纳和总结，特征工程大体包含以下方面： 特征处理是特征工程的核心部分，scikit-learn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理、特征选择、降维等。2、数据预处理通过特征提取，我们能得到未处理的特征，这是的特征有以下显著特点： 不属于同一量纲
