复杂地形区SAR图像无地面控制点精确对地定位技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

SAR image geo-location is the important procedure of applications with SAR remote sensing data. SAR image geo-location in complex terrain regions and overseas faces the difficulties that, (1) the terrain fluctuation should not be neglected, (2) the earth model equation cann’t accurately describe the actual terrain, (3) ground control points (GCPs) are unavailable, which lead to the poor geo-location accuracy. In order to improve the geo-location accuracy of SAR image in those regions, technologies of SAR image accurate geo-location without GCPs were studied in this project, and the work train is “GCPs extraction → the orientation parameters calibration → the ground coordinates calculation”. GCPs were automatic extracted from SAR image based on SAR image simulation, matching of the simulated SAR image and the actual SAR image, and so on. It’s a breakthrough for the limitation of artificial field measurements in order to acquire GCPs; Accurate orientation parameters calibration was realized by comprehensive using generalized ridge estimation (GRE) and least square (LS) estimation. This work overcomes the difficulty of ill-conditioned system of normal equation caused by the strong correlation of orientation parameters; By designing reasonable iteration strategy and selecting the initial point’s coordinate, ground coordinates of SAR image were calculated based on DEM. The study in this project will solve the difficulty of SAR image accurate geo-location without GCPs, and effectively raise the geo-location accuracy of SAR image in complex terrain regions and overseas. The project has important theoretical significance and practical application value.
SAR图像对地定位是SAR遥感数据应用的重要环节,而地形复杂地区和境外地区的SAR图像对地定位,面临地形起伏不可忽略、地球模型方程难以准确描述实际地形、地面控制点获取困难等问题,定位精度较差。为了提高上述地区SAR图像对地定位精度,本项目拟研究复杂地形区无地面控制点的SAR图像高精度对地定位技术,按照“控制点提取→定向参数标定→地面坐标解算”思路展开。通过SAR图像仿真、仿真图像与实际图像匹配等技术环节,实现控制点自动提取,突破对人工实地布设控制点的依赖;综合采用广义岭估计、最小二乘估计等方法,克服参数强相关导致的法方程病态问题,实现定向参数高精度标定;通过设计合理的迭代策略、初始点坐标给定策略,实现DEM支持的SAR图像精确定位坐标解算。本项目的研究将解决无地面控制点的SAR图像精确对地定位难题。研究成果对于提高地形复杂地区和境外地区SAR图像对地定位精度具有重要理论意义和实际应用价值。

结项摘要

SAR图像对地定位是SAR遥感数据应用的重要环节,而地形复杂地区和境外地区的SAR图像对地定位,面临地形起伏不可忽略、地球模型方程难以准确描述实际地形、地面控制点获取困难等问题,定位精度较差。为了提高上述地区SAR图像对地定位精度,本项目开展了复杂地形区无地面控制点的SAR图像高精度对地定位技术研究,通过SAR图像仿真、仿真图像与实际图像匹配等技术环节,实现了控制点自动提取,突破了对人工实地布设控制点的依赖;设计并实现了基于广义岭估计的定向参数高精度标定算法,克服了参数强相关导致的法方程病态问题;通过设计合理的迭代策略、初始点坐标给定策略,实现了DEM支持的SAR图像精确定位坐标解算。实验结果表明,当采用格网间距90米、绝对水平精度20米、绝对高程精度16米、置信度90%的SRTM DEM作为支撑条件时,对于起伏较大的山区,SAR图像无控制斜侧视定位的高程误差一般在数十米以内,平面坐标误差与SRTM DEM内插后格网间距量级相当,显著提高了SAR图像无控制定位精度。研究成果对于完善SAR图像定位理论体系、提高地形复杂地区和境外地区对地定位精度具有重要理论意义和实际应用价值。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(2)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
方差分量估计在机载InSAR区域网平差中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊新;靳国旺;张红敏;徐青
  • 通讯作者:
    徐青
MIMO下视阵列SAR线阵天线构型设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘辉;靳国旺;张红敏;徐青
  • 通讯作者:
    徐青
DEM辅助的山区InSAR相位解缠
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘辉;靳国旺;张红敏;徐青
  • 通讯作者:
    徐青
DEM辅助的InSAR零中频处理基线估计方法
  • DOI:
    10.13245/j.hust.170314
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘辉;靳国旺;张红敏;徐青
  • 通讯作者:
    徐青
重复轨道模式InSAR测高中大气水汽影响研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    海洋测绘
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王新田;靳国旺;张红敏;徐青;赵玲
  • 通讯作者:
    赵玲

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其他文献

一种采用基础矩阵描述的核线影像生成方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    崔瑞兵;靳国旺;张红敏;熊新;王罗刚
  • 通讯作者:
    王罗刚
多波段InSAR差分滤波相位解缠方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Acta Geodaetica et Cartographica Sinica
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    靳国旺;张红敏;徐青;秦志远;施全杰;JIN Guowang1,2,ZHANG Hongmin1,XU Qing1,QIN Zhiyuan;2.National Key Laboratory of Science;Technolog
  • 通讯作者:
    Technolog
LAMBDA方差协方差矩阵迭代估计方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩洁;赵拥军;赖涛;张红敏
  • 通讯作者:
    张红敏
眼表常见耐药葡萄球菌对不同抗生素的敏感性比较
  • DOI:
    10.3760/cma.j.cn112142-20191014-00517
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中华眼科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    岳娟;吕奇学;司玮;王春梅;刘素素;谢艳亭;韩雷;孙声桃;张红敏
  • 通讯作者:
    张红敏
深圳地区初产妇妊娠期糖尿病发病现状及危险因素分析
  • DOI:
    10.13604/j.cnki.46-1064/r.2017.12.12
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国热带医学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许佳章;张红敏;于微;李艳艳;李敬光;刘小立;王俊
  • 通讯作者:
    王俊

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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