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郁文贤 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030520043

商品编码：29943072626

包装：平装-胶订

出版时间：2017-06-01

图书基本信息
图书名称	星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术
作者	郁文贤
定价	110.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030520043
出版日期	2017-06-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装-胶订
开本	128开
商品重量	0.4Kg

内容简介

星载SAR与AIS（特别是星载AIS）综合的海洋监视技术是目前外海洋遥感领域的研究热点。本书是首部较系统、深入地研究和探索星载SAR与AIS（特别是星载AIS）综合的海洋监视技术的专著，汇集了作者近年来在星载SAR与AIS综合的海洋监视技术领域的*研究成果。全书在对星载SAR与AIS综合的海洋监视技术的研究背景、研究现状及发展趋势归纳、总结与分析的基础上，对星载SAR与AIS综合的海洋监视关键技术进行了正确地定位，从特征层融合考虑，重点对面向融合的星载SAR与AIS信息预处理、星载SAR与AIS数据关联以及星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测与识别等关键技术作了较全面地论述，并通过实测星载SAR图像数据、岸基AIS数据以及首颗小卫星（天拓一号）载AIS数据进行了实验验证，*后将所提出的面向融合的星载SAR与AIS信息预处理、星载SAR与AIS数据关联等理论进一步应用在基于Sentinel-1A影像的海上舰船目标SAR样本库的构建中，为海量Sentinel-1数据在海洋监视领域的应用提供新思路。

作者简介

目录

目录 “电子与信息作战”丛书序 前言 章 概述 1 1.1 研究背景及意义 1 1.2 外研究现状与发展趋势 4 1.2.1 星载SAR与AIS发展现状与趋势 4 1.2.2 星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术研究现状 9 1.2.3 星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术发展趋势 17 1.3 星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术关键技术分析 19 1.4 本书内容 21 参考文献 23 第2章 面向融合的星载SAR与AIS信息预处理 31 2.1 概述 31 2.2 星载SAR图像舰船目标信息提取 31 2.2.1 舰船目标自适应CFAR检测 31 2.2.2 舰船目标特征参数提取 35 2.3 AIS信息解码 37 2.3.1 AIS信息解码及校验 37 2.3.2 AIS信息解码实例分析 40 2.4 星载SAR与AIS信息时空校准 44 2.4.1 时间校准 44 2.4.2 空间校准 45 2.5本章小结 47 参考文献 47 第3章 基于位置特征信息的星载SAR与AIS数据关联 56 3.1 概述 56 3.2 影响星载SAR与AIS数据关联的主要因素 57 3.3 基于位置特征信息的星载SAR与AIS数据关联关键技术 60 3.3.1 基于航位推测法的位置投影 60 3.3.2 基于多普勒位移补偿的位置预测 63 3.3.3 基于近邻采样的搜索匹配 64 3.3.4 实验结果与分析 65 3.4 舰船运动预测模型改进 67 3.4.1 航向改变航位预测模型 67 3.4.2 航位灰色预测模型 70 3.4.3 实验结果与分析 72 3.5 高精度星载SAR图像运动舰船目标多普勒位移估计 77 3.5.1 影响多普勒位移精度的因素及其误差分析 77 3.5.2 舰船目标投影航速与投影航向的估计 78 3.6 基于空间拓扑结构特征的星载SAR与AIS数据关联 80 3.6.1 基于一致性点漂移的星载SAR与AIS数据关联 81 3.6.2 实验结果与分析 83 3.7 本章小结 91 参考文献 92 第4章 基于位置与属性特征信息融合的星载SAR与AIS数据关联 98 4.1 概述 98 4.2 基于位置与属性特征信息的星载SAR与AIS数据关联方法 99 4.3 基于位置与属性特征信息的星载SAR与AIS数据关联关键技术 100 4.3.1 融合特征选择 100 4.3.2 融合决策准则 103 4.3.3 融合决策结果评估 106 4.4 实验结果与分析 106 4.5 本章小结 119 参考文献 119 第5章 星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测与识别 126 5.1 概述 126 5.2 星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测与识别模型 127 5.2.1 星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测 128 5.2.2 星载SAR与AIS信息舰船目标融合识别 129 5.3 基于层次分析法的高分辨率星载SAR图像舰船目标分类 131 5.3.1 基于层次分析的星载SAR图像舰船目标分类模型 131 5.3.2 基于层次分析的星载SAR图像舰船目标特征选择 131 5.3.3 基于层次分析的星载SAR图像舰船目标分类决策 134 5.3.4 实验结果与分析 136 5.4 星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测与识别实验结果与分析 147 5.4.1 融合检测实验结果与分析 147 5.4.2 融合识别实验结果与分析 150 5.5 本章小结 156 参考文献 157 第6章 基于星载SAR和AIS数据关联技术的SAR样本库构建 164 6.1 概述 164 6.2 Sentinel-1影像海上舰船目标SAR样本库构建流程 166 6.2.1 Sentinel数据集介绍 166 6.2.2 IW-SLC场景数据的SAR样本库构建流程 169 6.2.3 IW-GRD场景数据的SAR样本库构建流程 175 6.3 星载SAR和AIS数据关联技术在SAR样本库构建中的应用 179 6.3.1 星载SAR海上舰船在线协同标注 180 6.3.2 星载SAR与AIS数据关联 182 6.3.3 SAR与AIS信息融合的海上舰船样本 185 6.4 Sentinel-l影像海上舰船目标SAR样本库分析 190 6.4.1 多源信息融合的海上舰船样本库 190 6.4.2 SAR仍同创新数据共享应用服务平台 194 6.4.3 SAR样本库的应用与展望 197 6.5 本章小结 200 参考文献 200 第7章 结束语 202 7.1 总结 202 7.2 展望 203 附录A 实验数据一览表 205 附录B AIS信息及解码标准 206 附录C 海况相关参数 209 索引 210 彩图

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文摘

序言

《海疆智眼：星载SAR与AIS深度融合的海洋目标精细化认知》 引言 浩瀚的海洋，自古以来便是人类文明发展的重要舞台。海权，更是国家兴衰的关键所在。在全球化深入发展的今天，海洋的战略意义日益凸显。对海洋目标的有效监测、识别与信息处理，已成为维护国家主权、保障海上安全、促进海洋经济可持续发展不可或缺的基石。传统的海上监测手段，如船舶雷达、光学遥感等，在全天候、全时域、大范围的海洋目标感知方面存在固有的局限性。而星载合成孔径雷达（SAR）和船舶自动识别系统（AIS）作为两种各具优势的海洋监测技术，近年来取得了长足的进步。SAR以其全天候、高分辨率的成像能力，能够穿透云雾雨雪，捕捉海面微弱的电磁回波，从而获取大范围内的海面信息；AIS则通过主动播发和接收船舶的身份、位置、航行状态等关键信息，为海上交通管理和目标识别提供了直接的数据源。 然而，单一技术的应用往往难以满足日益复杂的海洋监测需求。SAR图像的解译需要专业的知识和经验，且易受海况、目标特性等因素干扰，存在较高的误报率和漏报率。AIS数据则存在信号传播盲区、设备故障、故意关闭信号等问题，无法保证对所有海上目标的全面覆盖。如何克服各自的局限，实现优势互补，构建一套更全面、更精准、更高效的海洋目标信息处理体系，是当前海洋科技领域面临的重大挑战。 本书旨在探索星载SAR与AIS数据深度融合的技术路径，提出一系列创新的信息处理方法与模型，以期构建一个集高精度成像、精细化识别、智能化分析于一体的海洋目标综合认知体系。我们期望通过本书的阐释，为海洋科研、国防安全、海上交通管理等领域的从业者提供一套切实可行的理论指导和技术参考，助力我国迈向海洋强国的新征程。 第一章：海天之间：海洋目标监测技术的现状与挑战 本章将首先梳理当前海洋目标监测技术的发展历程，重点剖析星载SAR和AIS这两大主流技术的原理、优势以及在实际应用中遇到的挑战。 1.1 海洋目标监测技术发展概述 回顾传统监测手段（如地面雷达、舰载雷达、光学遥感）的演进和局限性。 介绍卫星遥感技术在海洋监测中的兴起，重点提及SAR和光学卫星的初步应用。 探讨AIS技术的诞生及其对海上交通管理带来的革命性变化。 1.2 星载SAR：海面的“全天候之眼” 详细阐述SAR的工作原理，包括回波信号的形成、合成孔径技术的概念、成像机制（如距离-方位压缩）。 分析SAR对海洋目标（如船舶、溢油、冰山）的成像特性，包括后向散射强度、干涉条纹、极化信息等。 探讨SAR在海洋监测中的应用场景，如船舶检测、溢油监测、海冰监测、海面地形测量等。 深入剖析SAR技术的挑战： 分辨率与覆盖范围的权衡： 高分辨率意味着小覆盖范围，反之亦然，如何在大范围监测中获取足够细节。 海况对成像的影响： 海浪、海流等复杂海况如何干扰SAR图像，导致目标虚警或漏警。 目标特性的多变性： 船舶大小、形状、姿态、材质等差异如何影响SAR回波，增加识别难度。 复杂背景下的目标检测： 海面油污、低海况下的小型目标、以及海上岛屿、渔网等易混淆背景的识别。 数据处理的复杂性： SAR数据的几何畸变、辐射定标、地形校正等预处理环节的挑战。 1.3 AIS：海上交通的“身份识别器” 介绍AIS的工作原理，包括VHF通信频段、信息报文格式（如MMSI、IMO、航速、航向等）。 分析AIS提供的关键信息及其价值：船舶身份识别、实时位置跟踪、航行意图预测、交通流量分析等。 探讨AIS在海洋安全、搜救、监管等领域的应用。 深入剖析AIS技术的挑战： 覆盖范围的限制： 信号传播受限于地波传播，存在远距离盲区，尤其是在开阔海域和极地地区。 信号衰减与干扰： 海上环境中的信号衰减、同频干扰、陆地基站的漏接收等问题。 数据有效性与可靠性： 船舶故意关闭AIS、设备故障、数据误报、伪造MMSI等情况。 数据信息的局限性： AIS数据仅包含船舶的标识信息和部分状态信息，缺乏对船舶外观、载荷、活动的直接感知。 数据量爆炸与处理压力： 随着AIS设备普及，数据量剧增，对数据存储、传输和实时处理提出高要求。 1.4 单一技术局限性下的信息鸿沟 总结SAR和AIS各自的优势与不足。 强调单一技术在应对复杂海洋目标监测场景时的“信息鸿沟”：SAR能“看”，但“认”得慢且易错；AIS能“认”，但“看”得全且无盲区。 明确提出星载SAR与AIS数据融合的必要性和紧迫性，以期实现“看得清”、“认得准”、“全覆盖”的海洋目标综合认知。 第二章：天涯共此时：星载SAR与AIS数据融合的基础理论与关键技术 本章将深入探讨实现星载SAR与AIS数据融合所需的基础理论、关键技术和技术路线。 2.1 数据融合的定义、层级与优势 数据融合的定义： 介绍数据融合的通用概念，以及在海洋目标信息处理中的特有含义。 数据融合的层级： 低层融合（特征级融合）： 将SAR图像的特征（如边缘、纹理、强度）与AIS的某些特征（如速度、航向）进行融合。 中层融合（目标级融合）： 将SAR检测到的疑似目标与AIS报文进行匹配，形成更可靠的目标识别。 高层融合（决策级融合）： 基于SAR和AIS的综合分析结果，做出最终的决策（如目标分类、态势评估）。 数据融合的优势： 提高目标检测的准确率（减少虚警和漏警）、增强目标识别能力、扩展监测范围、提供更全面的目标信息、提升信息处理的时效性。 2.2 数据预处理与标准化 SAR数据预处理： 辐射定标： 将原始的数字量转换为具有物理意义的后向散射系数（σ0）。 几何校正： 消除SAR图像因地形、平台姿态、轨道误差等引起的几何畸变。 地形校正： 利用数字高程模型（DEM）修正地形对SAR回波的影响。 噪声抑制： 应用斑点噪声抑制算法（如Lee滤波、Frost滤波）。 舰船检测算法： 介绍常用的SAR舰船检测方法（如CFAR、多阈值法、基于深度学习的检测方法）。 AIS数据预处理： 数据清洗： 去除无效报文、重复报文、异常数据（如航速过快、航向突变）。 数据插值与外推： 利用已知报文预测盲区内的目标位置和状态。 MMSI与IMO关联： 对于未能正确播发MMSI的船舶，尝试通过其他信息进行关联。 航迹平滑与校正： 减少AIS数据中的跳变，提高航迹的连续性和准确性。 坐标系转换与时间同步： 确保SAR图像坐标系与AIS地理坐标系统一，并对不同时间获取的数据进行精确的时间对齐。 2.3 SAR与AIS的匹配与关联技术 空间匹配： 基于地理位置的匹配： 将SAR检测到的船舶目标（其质心或包围盒）与AIS报文中处于该区域的目标进行空间匹配。 考虑目标大小与形状： 匹配时不仅考虑位置，还需要考虑SAR检测目标的大小、形状与AIS目标尺寸的合理性。 时间匹配： 容差窗口设置： 设定一个合理的时间容差窗口，将SAR成像时间点附近一定时间内的AIS报文视为潜在匹配对象。 航迹预测： 利用SAR成像时刻前的AIS航迹信息，预测该时刻AIS目标可能出现的位置，以提高匹配精度。 属性匹配： 航速/航向匹配： 比较SAR图像中检测目标的移动方向和速度（可从连续SAR帧或干涉SAR中估计）与AIS报文中的航速航向是否一致。 目标尺寸匹配： 比较SAR检测目标的尺寸与AIS目标类型（如通过IMO船舶类型代码推算）所对应的典型尺寸。 极化信息辅助匹配： 利用SAR的极化信息（如HH、HV、VH、VV）区分不同类型的船舶，辅助AIS信息进行关联。 2.4 融合模型与算法设计 基于规则的融合： 设定一系列规则，例如“SAR检测到高散射体，且AIS报文与之匹配，则确认为船舶”等。 基于概率统计的融合： 贝叶斯模型： 利用先验知识和观测数据，计算目标属于某种类别的后验概率。 卡尔曼滤波/扩展卡尔曼滤波（EKF）： 将SAR和AIS的观测数据融合到状态估计模型中，用于目标状态（位置、速度）的平滑和预测。 基于机器学习的融合： 支持向量机（SVM）： 利用SAR图像特征和AIS属性作为输入，训练SVM分类器进行目标识别。 随机森林： 集成多个决策树，提高分类的鲁棒性。 深度学习： 卷积神经网络（CNN）： 直接从SAR图像中提取深度特征，并与AIS信息结合进行分类。 循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）： 用于处理AIS的时序数据，捕捉目标运动规律。 注意力机制： 增强模型对SAR图像和AIS数据中关键信息的关注。 多模态学习： 设计能够同时处理不同类型数据的网络结构。 多传感器信息融合框架： 集中式融合： 将所有原始数据汇集到中心节点进行处理。 分布式融合： 各传感器节点先进行初步处理，再将处理结果进行融合。 第三章：智见无垠：融合应用与性能评估 本章将详细阐述星载SAR与AIS数据融合在实际海洋目标监测场景中的应用，并对其性能进行科学评估。 3.1 融合应用场景剖析 海上船舶精细化识别与跟踪： SAR+AIS 联动检测： 利用AIS弥补SAR的盲区，SAR辅助AIS识别未正常播发信号的船舶。 目标属性增强： 结合SAR图像信息（如大致尺寸、形状）和AIS信息（如MMSI、船舶类型），实现更精准的目标属性识别。 疑点目标核实： 对于SAR检测到的可疑目标，利用AIS信息进行快速比对，排除虚警；对于AIS数据缺失或异常的目标，SAR提供独立成像证据。 海上交通态势感知与管控： 构建高精度电子海图： 将SAR检测到的船舶位置、AIS轨迹进行融合，生成覆盖更全面、信息更实时的电子海图。 冲突预警与风险评估： 分析融合后的目标航行轨迹，预测潜在的碰撞风险，并及时发出预警。 海上交通流量监测与分析： 统计融合后的船舶数量、密度、流向，为航线规划和交通管理提供数据支撑。 海洋非法活动监测： 非法捕捞监测： 识别AIS信号异常（如长时间停泊、异常航行区域）或未播发AIS信号的船舶，并通过SAR图像进行确认。 走私与偷渡监测： 结合SAR大范围监测能力和AIS的身份信息，追踪可疑船只的活动规律。 溢油监测与追溯： 结合SAR溢油检测能力和AIS船舶信息，快速定位溢油源，并追踪相关船舶的航迹。 搜救行动支持： 失联船舶定位： 在SAR覆盖区域内，优先搜索AIS信号丢失但疑似失联目标的区域；利用AIS信息缩小物体的搜寻范围。 搜救资源调度优化： 基于对海上交通态势和潜在遇险目标位置的精准掌握，优化搜救力量的部署。 3.2 性能评估指标与方法 检测性能指标： 准确率（Precision）： 检测到的目标中，真正是目标（真阳性）的比例。 召回率（Recall）/查全率： 所有实际存在的目标中，被成功检测出来的比例。 F1分数（F1-Score）： 准确率和召回率的调和平均数，综合评价检测性能。 漏警率（Miss Rate）： 未被检测到的真实目标所占比例。 虚警率（False Alarm Rate）： 被错误检测为目标（非目标）的比例。 识别性能指标： 分类准确率： 识别出的目标类别与真实类别一致的比例。 混淆矩阵（Confusion Matrix）： 直观展示各类别的识别结果，包括真阳性、假阳性、真阴性、假阴性。 跟踪性能指标： 多目标跟踪精度（MOTA）： 综合衡量跟踪过程中出现的错误匹配、ID切换等问题。 多目标跟踪精度（MOTP）： 衡量跟踪轨迹与真实轨迹的匹配程度。 评估方法： 数据集构建： 收集具有代表性的SAR和AIS数据集，并进行人工标注（Ground Truth）。 交叉验证： 将数据集划分训练集、验证集和测试集，以评估模型的泛化能力。 对比实验： 将融合算法与单一技术（仅SAR或仅AIS）的性能进行对比。 场景仿真： 在模拟环境下，构建不同海况、目标密度、AIS覆盖率等场景，评估融合算法在极端条件下的表现。 3.3 实际案例分析与讨论 选取典型案例，详细展示SAR与AIS数据融合在实际应用中的成功经验。 分析数据融合在复杂场景（如AIS盲区、SAR虚警）下的处理效果。 讨论融合过程中遇到的实际问题（如数据延迟、计算资源限制）及其解决方案。 展望融合技术的未来发展趋势，如自适应融合、在线学习、三维信息融合等。 结论 星载SAR与AIS的深度融合，是实现新一代海洋目标综合认知的必然趋势。本书系统地阐述了该领域的基础理论、关键技术、实现路径与应用前景，为读者提供了深入的理论指导和技术参考。通过将SAR强大的海面感知能力与AIS精准的目标身份识别能力有机结合，我们能够构建一个更全面、更精准、更高效的海洋目标信息处理体系，为维护国家海洋权益、保障海上安全、促进蓝色经济发展提供坚实的技术支撑。 （本书内容不包含“预售 星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术 科学出版社”）

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作为一名对海洋科学领域抱有极大热情的学习者，这本书的出现无疑是一场及时雨。我一直以来都对SAR（合成孔径雷达）技术在海洋监测中的应用感到着迷，它能够不受光照和天气条件的限制，提供高分辨率的海面图像，这一点在海洋这种复杂多变的环境中显得尤为重要。然而，我也深知SAR技术在目标识别方面可能存在的局限性，比如如何精确地区分不同类型的船舶，或者如何处理由于海况引起的“伪目标”。当我在看到“AIS综合”这个词汇时，我的眼睛瞬间亮了起来。AIS（自动识别系统）的出现，极大地增强了船舶的可视性和可识别性，它能够提供船舶的身份、位置、航速等关键信息。我非常好奇，在这本书中，作者是如何将SAR和AIS这两种截然不同的信息来源进行有效的融合的？是否存在一些创新的算法，能够实现SAR数据的“精细化”解读，然后通过AIS数据进行“二次确认”或“补充验证”？我猜想，这其中一定涉及到复杂的信息处理和模式识别技术，比如如何将SAR图像中的船舶特征与AIS数据中的船舶信息进行匹配，如何建立一个强大的数据库来支持这种综合处理。我非常期待这本书能够详细阐述这些技术细节，并提供一些实际的应用案例，让我能够直观地感受到这项技术在提升海洋目标信息处理能力方面所带来的巨大潜力，尤其是在应对突发事件和加强海上安全方面。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我看到“预售”两个字的时候，心里就涌起了一股莫名的期待，仿佛等待着一件珍贵的艺术品即将问世。这本书的书名本身就充满了科技感和专业性，“星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术”，这几个词汇如同密码一样，吸引着我这个渴望探究前沿科技的普通读者。我并非专业的科研人员，但对于海洋的敬畏和对科技进步的好奇，驱使我想要了解更多。我想象着，在浩瀚的宇宙中，一颗颗闪耀的卫星，它们如同拥有千里眼一般，能够穿透云层、捕捉海面细微的波动，而AIS，则像是为这些“隐形”的船只插上了“身份牌”，让它们无处遁形。我迫切地想知道，在这本书中，作者是如何将这两者巧妙地融合在一起的？它会不会像一本武功秘籍，详细拆解SAR的成像原理，比如合成孔径的巧妙之处，以及如何从复杂的雷达回波中提取出有用的信息。同时，AIS作为船舶的“电子身份证”，又是如何被整合到整个信息处理流程中的？是否会涉及数据融合的技术细节，比如如何解决不同传感器数据的时间和空间配准问题，如何处理可能存在的误差和不确定性？我更期待的是，这本书是否会为我打开一扇通往未来海洋观测大门，让我理解这项技术如何能够更有效地帮助我们监测海洋环境、打击非法捕捞、甚至是搜寻失踪的船只，让蓝色海洋的秘密不再神秘，让海洋活动更加透明和可控。

评分☆☆☆☆☆

这本书的光盘封面设计就足够吸引我了，深邃的星空背景下，一道锐利的SAR图像线条穿梭其中，旁边点缀着代表AIS信号的闪烁光点，整体视觉冲击力很强，仿佛预示着一本将深邃的海洋奥秘与前沿科技完美融合的著作。我是一个对海洋观测技术怀有浓厚兴趣的爱好者，常常在夜深人静时，翻阅各种关于卫星遥感和船舶识别的书籍，总觉得将SAR的“眼睛”与AIS的“身份识别”结合起来，一定能解锁全新的海洋监测维度。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我深入了解这项技术的核心原理，比如SAR是如何捕捉到海洋表面微小的形变，从而识别出船舶，而AIS又扮演着怎样的角色，如何与SAR数据进行“对话”和互补。我特别好奇的是，当SAR图像受到海况、天气等因素干扰时，AIS数据能否提供有效的补充，从而提高目标识别的鲁棒性？书中是否会涉及一些具体的案例分析，展示这种综合应用在实际海洋管理、搜救、环境监测等方面的惊艳表现？我脑海中浮现出无数个场景：在茫茫大海上，一艘不明船只悄然出现，SAR捕捉到它的踪迹，而AIS则迅速给出它的身份信息，这一切是否如同电影中的场景一样，在书中被清晰地展现出来？这本书的出现，让我对海洋观测的未来充满了无限的遐想，也让我看到了科技如何让我们的蓝色星球变得更加透明和安全。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，就像一个充满吸引力的谜题，让我迫不及待地想要一探究竟。“预售 星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术 科学出版社”，这几个关键词组合在一起，勾勒出了一个充满未来感的画面：在遥远的太空，卫星如同一双双锐利的眼睛，捕捉着海洋的每一个细节，而AIS系统则像是在为每一艘“路过”的船只贴上电子标签。我一直对海洋充满了敬畏，同时也对如何更有效地监测和管理这片广阔的蓝色疆域充满了好奇。我深知，单独的SAR技术或AIS技术，都存在一定的局限性。SAR图像的解读需要专业知识，而AIS信号有时也可能被干扰或关闭。因此，我非常期待这本书能够详细阐述，如何将这两种技术“有机地融合”，形成一种更强大、更智能的海洋目标信息处理体系。我猜想，书中会深入探讨如何利用SAR的“全天候、全时域”优势，结合AIS的“实时、精准身份信息”，实现对海洋目标的“全方位、多角度”识别和跟踪。我特别感兴趣的是，这本书是否会提供一些具体的算法和模型，用以解决SAR数据与AIS数据在精度、分辨率、时空对应等方面的差异，从而实现信息的有效融合。我希望能从这本书中了解到，这项技术如何在实际应用中，比如渔政管理、海上搜救、环境监测等领域，发挥出“1+1>2”的强大效能，让海洋的“秘密”无处遁形，让我们的蓝色家园更加安全和可控。

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一直以来，我对海洋的广阔和神秘充满了好奇，而科学技术的发展，正一点点地揭开它神秘的面纱。这本书的书名，直击了我对于海洋监测的痛点和渴望——“星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术”。我曾在一些科普文章中了解到SAR技术能够“看透”海面的细微之处，但始终觉得它像是一位孤军奋战的侦察兵，虽然锐利，却有时难以辨别敌友。而AIS，则像是一位发号施令的指挥官，能够清晰地告知每一个“士兵”的身份。我迫切地想知道，在这本书中，这两位“侦察兵”和“指挥官”是如何协同作战的？它们之间是如何建立起默契的配合？我设想，SAR或许能捕捉到那些“潜伏”的、未开启AIS信号的目标，而AIS则能为那些在SAR图像中模糊不清的目标提供清晰的“身份证明”。我期待书中能够深入讲解，如何将SAR的“图像识别”能力与AIS的“身份识别”能力进行有效的结合，比如是否会讨论如何利用SAR图像的几何特征、纹理特征等来辅助AIS信息的判断，或者反过来，如何利用AIS信息来指导SAR数据的处理，提高SAR对特定目标的识别精度。我希望这本书能够为我打开一扇全新的窗户，让我看到，通过科技的力量，我们能够更全面、更精确地掌握海洋的动态，为海洋的可持续发展贡献一份力量。