高分辨率SAR图像目标识别 张红 9787030238566 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张红 著

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• 张红
• 国防科技大学
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030238566

商品编码：29510145279

包装：平装

出版时间：2009-03-01

基本信息

书名：高分辨率SAR图像目标识别

定价：58.00元

作者：张红

出版社：科学出版社

出版日期：2009-03-01

ISBN：9787030238566

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统地介绍合成孔径雷达（SAR）图像目标识别的概念、方法和系统实现。首先介绍SAR图像目标识别的特点和发展状况；接着以SAP图像目标识别的实现为主线，介绍SAR图像预处理、SAR目标检测与辨识、SAR目标特征提取和SAR目标识别；后以实际开发的软件系统为例，介绍基于空间信息系统的SAR图像目标识别软件系统的实现。
本书是作者近年来在SAR图像目标识别领域的研究成果总结，内容系统、详尽，可供从事遥感、测绘、海洋、海事、交通、渔业、灾害等学科领域的科研和工程技术人员参考使用，也可供高等院校相关专业的教学和研究参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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高分辨率SAR图像目标识别：前沿技术与实践应用 内容简介 本书深入探讨了高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像目标识别这一前沿领域，系统阐述了其核心理论、关键技术、最新研究进展以及广泛的实践应用。随着SAR技术的飞速发展，获取高分辨率SAR图像的能力显著提升，这为精确识别地物目标提供了前所未有的机遇，同时也带来了新的挑战。本书旨在为读者提供一个全面、深入的学习平台，帮助理解高分辨率SAR图像目标识别的复杂性，掌握解决相关问题的有效方法，并启发未来研究的方向。 第一章：高分辨率SAR成像原理与特点 本章首先回顾了SAR成像的基本原理，重点介绍高分辨率SAR成像系统的工作机制，包括平台运动、信号发射与接收、回波信号处理等关键环节。在此基础上，详细分析了高分辨率SAR图像相比于传统SAR图像在分辨率、几何畸变、相干斑噪声等方面的独特性质。高分辨率意味着能够展现更精细的地物细节，但也可能放大几何信息的不确定性，且相干斑噪声对后续识别任务的影响更为显著。本章将引导读者理解这些特点如何影响目标识别的策略选择。 第二章：高分辨率SAR图像目标特性分析 目标在SAR图像中的表现形式是其物理特性、几何结构、材料属性以及成像几何等多种因素综合作用的结果。本章将深入分析高分辨率SAR图像中目标所呈现的典型特征，包括但不限于： 散射特性： 不同地物类型（如建筑、车辆、船舶、机场跑道、植被等）对雷达波的散射强度和角度依赖性不同，在高分辨率SAR图像中，这些差异会以不同的灰度值和纹理模式展现。我们将探讨例如光滑表面（如水面、平坦道路）产生的镜面反射，粗糙表面（如建筑物屋顶、地面）产生的散射，以及特定结构（如直角结构）产生的“拐角反射”。 几何形状与结构： 高分辨率SAR图像能够清晰地勾勒出目标的轮廓、边缘以及内部结构。例如，车辆的整体形状、天线、车身分隔；建筑物的屋顶形状、开窗、墙体；船舶的舰桥、甲板、船体结构等。本章将重点阐述如何从SAR图像中提取目标的几何信息，包括目标的外围轮廓、内部空洞、突出部分以及线状、面状特征。 纹理特征： 目标表面的粗糙度、内部结构的多样性会在SAR图像中形成独特的纹理。通过分析灰度值的局部变化规律，可以有效地区分不同类型的目标。本章将介绍多种纹理描述算子，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，并分析其在高分辨率SAR图像目标识别中的适用性。 多视角与时序信息： 当SAR系统能够获取同一目标在不同视角或不同时间下的SAR图像时，这些多角度或时序信息能够提供丰富的辅助证据。例如，不同视角可以揭示目标的不同侧面；时序变化可能反映目标的运动状态或状态变化。本章将初步探讨如何融合多视角或时序信息来增强目标识别的鲁棒性。 第三章：高分辨率SAR图像目标预处理技术 在进行目标识别之前，对高分辨率SAR图像进行有效的预处理至关重要，以去除噪声、增强目标特征、规范图像，从而为后续识别算法提供高质量的输入。本章将详细介绍以下预处理技术： 相干斑噪声抑制： 相干斑噪声是SAR图像固有的噪声，会严重影响目标的细节表现和识别精度。本章将介绍经典的滤波方法，如Lee滤波、Frost滤波、Gamma MAP滤波等，并重点讨论针对高分辨率SAR图像的改进滤波算法，以及基于多尺度和小波变换的去噪方法。 辐射定标与地形校正： 为了使SAR图像的灰度值能够反映地物的后向散射系数，需要进行辐射定标。地形起伏会引起几何畸变和辐射失真，地形校正对于提高目标位置和几何形状的准确性至关重要。本章将介绍这些校正方法及其在高分辨率SAR图像应用中的考量。 目标分割与提取： 从SAR图像中准确地分割出感兴趣的目标区域是识别任务的基础。本章将介绍多种目标分割方法，包括基于阈值的方法、区域生长法、边缘检测法、以及基于深度学习的分割技术。重点讨论如何针对高分辨率SAR图像中目标尺度变化大、背景复杂等特点设计鲁棒的分割算法。 特征增强与降维： 为了突出目标的关键特征并减少冗余信息，可以采用一些特征增强技术，如局部对比度增强、边缘增强等。同时，原始特征维度可能过高，需要进行降维处理，本章将介绍主成分分析（PCA）等经典降维方法。 第四章：高分辨率SAR图像目标识别方法 本章是本书的核心内容，将系统介绍适用于高分辨率SAR图像目标识别的各类算法，并分析其优势与局限性。 基于手工特征的识别方法： 统计特征： 结合第二章介绍的目标特性，本章将深入分析灰度统计特征（如均值、方差、偏度、峰度）、纹理特征（GLCM、LBP、Gabor滤波器等）以及形状特征（轮廓描述符、不变矩等）的提取与构建。 模型驱动方法： 介绍基于目标先验模型（如形状模型、3D模型）进行匹配的识别方法。虽然高分辨率SAR图像提供了更丰富的几何信息，但建立精确的先验模型仍具挑战。 分类器： 详细介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、随机森林等传统机器学习分类器在SAR目标识别中的应用，以及如何利用上述手工特征来训练这些分类器。 基于深度学习的识别方法： 随着深度学习技术的崛起，其在图像识别领域的强大能力也逐渐应用于SAR图像目标识别。 卷积神经网络（CNN）架构： 介绍经典的CNN架构，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，并讨论如何根据SAR图像的特点进行网络设计和优化。 端到端学习： 强调深度学习模型能够从原始SAR图像直接学习到丰富的特征，实现端到端的识别，无需繁琐的手工特征提取过程。 数据增强与迁移学习： 针对SAR图像数据量相对有限的问题，本章将详细介绍数据增强技术，如几何变换、辐射变换、添加噪声等，以及如何利用迁移学习来提升模型的泛化能力。 目标检测与精细识别： 介绍基于深度学习的目标检测框架（如Faster R-CNN、YOLO、SSD等）如何用于在高分辨率SAR图像中定位和识别目标。同时，探讨如何设计更精细的识别模型，区分相似目标类别。 Attention机制与Transformer： 介绍如何引入Attention机制和Transformer模型来捕捉SAR图像中目标的长距离依赖关系和全局上下文信息，提升识别性能。 第五章：高分辨率SAR图像目标识别面临的挑战与前沿研究 本章将聚焦于当前高分辨率SAR图像目标识别领域面临的关键挑战，并介绍相关的最新研究进展。 数据稀疏性与标注成本： 高质量的SAR图像数据及其精细标注（尤其是在复杂场景下）成本高昂，是制约深度学习模型训练的主要因素。本章将讨论半监督学习、无监督学习、少样本学习等技术在SAR目标识别中的应用。 目标形变与尺度变化： 目标在SAR图像中可能因成像角度、遮挡、姿态变化等原因产生显著的形变和尺度变化，这对识别算法的鲁棒性提出了严峻考验。 复杂场景下的识别： 在城市、港口、机场等复杂背景下，目标可能与背景混淆，存在严重的遮挡和复杂的地物分布，识别难度极大。本章将讨论如何利用多尺度分析、上下文信息、以及场景理解等技术来应对这些挑战。 跨传感器与跨领域适应： SAR系统参数（如成像模式、频率、极化）的多样性以及不同成像条件（如传感器、时间、地域）导致的域偏移，是导致模型泛化能力下降的重要原因。本章将探讨域自适应、领域泛化等技术。 可解释性与鲁棒性： 深度学习模型的“黑箱”特性限制了其在关键领域的应用。本章将探讨如何提高SAR目标识别模型的可解释性，以及如何提升模型在对抗性攻击下的鲁棒性。 新型SAR数据利用： 介绍全极化SAR、干涉SAR（InSAR）、极化干涉SAR（PolInSAR）等新型SAR数据所蕴含的丰富信息，以及如何利用这些信息来提升目标识别的精度和区分度。 第六章：高分辨率SAR图像目标识别的实践应用 本章将结合实际案例，展示高分辨率SAR图像目标识别在多个领域的广泛应用。 军事侦察与目标监视： 在军事领域，SAR目标识别能够实现对重要军事目标（如坦克、飞机、舰船、导弹发射装置）的精确识别和跟踪，为情报分析和决策提供支持。 民用监测与安全保障： 灾害监测： 快速准确地识别洪水区域内的船只、损毁的建筑物，为灾后救援提供信息。 环境监测： 监测非法采矿、违章建筑、森林火灾等。 交通管理： 识别道路上的车辆、船舶，用于交通流量分析和安全监控。 城市规划与资源管理： 识别城市中的各类建筑物、基础设施，用于城市扩张监测、土地利用分析等。 海事监测与执法： 识别海上船舶，用于非法捕捞、走私、船舶碰撞预警等。 地质勘探与测绘： 识别地质构造、矿产资源等。 总结与展望 本书在全面梳理高分辨率SAR图像目标识别理论与技术的基础上，重点介绍了当前主流的识别方法，并深入分析了面临的挑战与前沿研究方向。随着SAR技术的不断进步和人工智能算法的日新月异，高分辨率SAR图像目标识别将在未来发挥更加重要的作用。本书希望能够为相关领域的研究人员、工程师以及学生提供有价值的参考，共同推动该领域的进一步发展。 致谢 本书的完成离不开各位同仁的宝贵建议和支持。 参考文献 （此处将列出本书引用的相关学术文献）

评分☆☆☆☆☆

对于那些主要关注军事侦察与安全应用的读者来说，这本书的价值体现在它对复杂场景下目标特性的捕捉能力上。书中对地物掩蔽和复杂背景抑制的技术探讨尤为深刻。例如，它详细分析了植被穿透效应（Volume Scattering）如何干扰对下方地表目标的识别，并提出了几种利用多基线或多视角SAR数据进行三维重建辅助识别的创新思路。这些方法突破了二维图像识别的局限性，极大地提高了在林区或城市峡谷等复杂环境中的鲁棒性。我个人觉得，书中对虚假目标抑制的处理也相当到位，它不仅教你如何识别“真目标”，更重要的是，如何有效地区分那些由于地形起伏、电磁干扰或传感器误差而产生的“假目标”。这体现了作者在实际应用中积累的丰富经验，使得全书的论述充满了实战的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本关于高分辨率SAR图像目标识别的书籍，我从头到尾都读得津津有味，尤其是它对SAR成像原理的深入剖析，简直是为我这样的初学者打开了一扇全新的大门。作者并没有简单地罗列公式和概念，而是通过大量的实例和清晰的图示，将复杂的电磁波散射、后向散射系数等理论讲得透彻明白。我特别欣赏其中关于极化SAR数据处理的那一章节，它详细阐述了如何从多角度信息中提取目标特征，这在传统光学遥感中是难以企及的优势。书中对目标散射机制的建模也下了很大功夫，这对于理解为什么某些特定结构的目标在SAR图像中会呈现出独特的“指纹”至关重要。我发现，以往在处理一些复杂地物，比如基础设施、船舶或植被冠层时遇到的识别难题，在这本书的理论指导下，似乎都有了清晰的解决思路。它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导读者从宏观的物理背景，逐步深入到微观的算法实现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的系统性与逻辑严谨性，是我在众多技术专著中最推崇的一点。它并非将不同的识别算法割裂开来介绍，而是构建了一个完整的技术栈：从最基础的SAR图像预处理——包括辐射定标、几何校正、去噪增强等基础工作，到中层的特征提取（如纹理特征、几何特征的深度挖掘），最后落脚到高层的分类与识别决策。这种层层递进的结构，使得读者在跟随作者思路前进的过程中，能够清晰地看到每个技术环节在整个识别链条中的作用和相互影响。我尤其欣赏其在分辨率对识别性能影响分析方面的论述，作者通过对比不同分辨率数据在识别特定目标时的表现差异，直观地揭示了“分辨率至上”观念背后的复杂权衡，这对于项目规划和资源配置都有着极强的指导意义。可以说，这本书提供的是一个从零开始构建SAR识别系统的全景地图。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间研究了书中关于SAR图像目标识别的评测标准与指标体系的部分，这部分内容对于确保研究成果的客观性和可比性至关重要。作者并未简单地罗列准确率、召回率这些通用指标，而是深入探讨了适用于SAR目标识别特性的特定指标，比如对目标轮廓保持的保真度（Fidelity Metrics）以及对特定散射点敏感度的度量。更令人耳目一新的是，书中探讨了如何构建一个半监督或主动学习的评估框架，以应对高分辨率SAR图像中海量未标注数据的问题。这种对评估科学的重视，使得整本书的结论具有极高的可信度。它促使我重新审视自己过去的研究方法，意识到仅仅追求最高的分类精度是不够的，关键在于建立一套能够全面反映识别系统性能优劣的、符合SAR物理特性的评价体系。这本书无疑提升了我对该领域研究深度的理解。

评分☆☆☆☆☆

阅读完这本大部头，我的直观感受是，它在深度学习与SAR目标识别的结合应用方面，提供了非常前沿且实用的见解。市面上很多同类书籍，要么侧重于传统的特征工程方法，要么一味堆砌最新的深度网络结构，但这本书的巧妙之处在于，它找到了一个完美的平衡点。作者没有回避深度学习带来的“黑箱”问题，反而花了不少篇幅讨论如何将SAR的物理先验知识融入到神经网络的设计中，比如如何设计对几何结构敏感的卷积核，或者如何利用目标散射模型的输出作为迁移学习的初始权重。我特别留意了书中关于小样本学习（Few-shot Learning）的讨论，这对于SAR领域数据标注成本高昂的现状来说，无疑是极具价值的突破口。整体来看，这本书的学术深度和工程实用性达到了一个极高的水准，对于希望将AI技术落地到实际SAR监测任务中的研究人员，是不可多得的宝藏。