【摘 要】
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相干变化检测(CCD)利用重轨SAR数据对场景中表现为低相干特性的变化区域具有良好的检测性能,然而场景中诸如植被、阴影、强散射旁瓣、低散射等区域也呈现低相干特性,对检测结
【机 构】
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中国科学院电子学研究所微波成像技术重点实验室,中国科学院大学
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相干变化检测(CCD)利用重轨SAR数据对场景中表现为低相干特性的变化区域具有良好的检测性能,然而场景中诸如植被、阴影、强散射旁瓣、低散射等区域也呈现低相干特性,对检测结果造成干扰,尤其在高波段SAR CCD中,对检测效果影响更加明显。该文利用多时相SAR数据形成的相干变化差异图像(CCD图像)建立概率图模型,提出一种多时相CCD处理方法。该方法以多时相CCD图像作为观测量,通过选取合适的参与处理图像数量及优化场景中变化区域的分类,计算目标变化区域的后验概率,可有效减小低相干干扰区域造成的影响。仿真和实测数据结果验证了该方法的正确性和有效性。
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