高分辨率SAR散射机理与应用关键科学问题研究

High resolution is one of the most important trends for the development of synthetic aperture radar (SAR) systems. Numerous high resolution SAR images provide a firm data foundation for new researches and applications, and trigger studies in new areas..The aim of this proposal is to utilize the advantage of high resolution SAR images, which have the ability to reflect structure details of the ground objects, to improve the accuracy of traditional applications and to lead the revolution in innovative applications. Thus, this proposal will focus on the analysis of objects’ polarimetric and interferometric scattering properties in high resolution SAR images, specifically on the stability and variation of objects’ fine structures in scattering intensity, polarimetric response and phase interferometry. On the basis of the analysis, critical information processing techniques on high resolution SAR images will be focused, and research on multiple characterization extraction and time series analysis of typical ground objects will also be carried out. As a result, outputs of the proposal will be as follows: the new effective segmentation and classification methods for the high resolution SAR images, reliable and accurate height estimation algorithms for ground objects, and techniques deriving local micro variation and subsidence based on multi-temporary analysis of typical objects.

高分辨率是SAR系统发展的最重要的趋势之一，大量的高分辨率SAR影像不仅为新型应用研究与发展提供了坚实的数据支持，也将推动和触发新的应用领域。. 如何充分利用高分辨率SAR能够反映地物细节结构的优势，提升SAR在传统应用上的精度，并引领发展高分辨率SAR的新型应用，从而促进我国高分辨率SAR应用的发展是本项目研究的推动力。因此，本项目将研究高分辨率SAR在极化、干涉的散射机理，发现高分辨率针对地物结构细节在散射强度、极化响应、相位相关性上的稳定性或变化规律；并在此基础上开展高分辨率SAR信息处理关键技术研究，重点突破高分辨率SAR针对典型地物的多特征参数分析与提取及时间序列分析。具体实现典型地物在两维空间上的精细分割、分类与提取、在三维空间上实现高可靠性、高精度的高度反演；在时间序列分析上实现对典型地物两维空间上的局部细节变化监测方法、以及三维空间上的微量沉降监测方法。

高分辨率是SAR系统发展的最重要的趋势之一，大量的高分辨率SAR影像不仅为新型应用研究与发展提供了坚实的数据支持，也将推动和触发新的应用领域。如何充分利用高分辨率SAR能够反映地物细节结构的优势，提升SAR在传统应用上的精度，并引领发展高分辨率SAR的新型应用，从而促进我国高分辨率SAR应用的发展是本项目研究的推动力。在五年的项目执行期，本项目研究了高分辨率SAR在极化、干涉的散射机理，发现高分辨率针对地物结构细节在散射强度、极化响应、相位相关性上的稳定性或变化规律；并在此基础上开展高分辨率SAR信息处理关键技术研究，重点突破高分辨率SAR针对典型地物的多特征参数分析与提取及时间序列分析。具体实现典型地物在两维空间上的精细分割、分类与提取、在三维空间上实现高可靠性、高精度的高度反演；在时间序列分析上实现对典型地物两维空间上的局部细节变化监测方法、以及三维空间上的微量沉降监测方法。. 项目组开展了大量的野外科学考查实验，获取了青藏高原超高分辨率SAR科学数据及同步土壤水分地表实测科学数据。建立了最大的基于多模式高分辨率SAR图像的船舶目标深度学习样本库，构建了地物场景、分类、变化检测深度学习样本库。实现了基于散射机理的多模式极化散射机制分析体系及知识支持的地物分类统一框架。建立了面向目标检测与识别的高分SAR图像处理与信息提取理论体系。建立了面向高分辨率SAR相位特征的时间序列InSAR处理框架体系。建立了高分辨率多极化SAR图像时序分析框架体系。. 在本项目的支持下，已发表论文131篇，在投论文12篇，合计143篇。其中已发表SCI论文35篇，在审SCI论文5篇。出版专著1部，计划出版专著4部。申请发明专利9项。申请软件著作权6项。培养博士研究生15名，硕士研究生15名。