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大家好
这次课我们学习第二专题的最后一个内容 微波成像
说起微波成像
大家可能很快想到在介绍雷达主要功能时
我们提到过雷达成像
那么二者是什么关系呢
从这个图
我们可以看到实际上微波只是雷达工作的一个波段而已
在不同波段
除了接收和处理信号难度不同外
成像技术本身基本上是一样的
由于目前雷达成像主要在微波波段得到了普遍应用
因此 这次课 我们就以微波成像为主进行介绍
微波成像是指以微波作为信息载体的一种成像手段
其原理是用微波照射被测物体
然后 通过物体外部散射场的测量值来重构物体的形状或介电常数分布
微波成像本质上是雷达探测的一种特殊形式
即 在对接收信号的处理方面发生了变化
如果按照方位向和地距向处理接收信号的回波强度
就是二维成像
如果按照方位向 地距向记录地面任意一点的高度信息
就是三维成像
在重构物体形状方面
二维成像和三维成像起着重要作用
从大量微波成像的效果看
从微波图像提取目标信息与光学图像有很大差异
解译目标的难度大大增加
为提升对微波图像的解译能力
今天这次课 我们主要介绍微波二维成像的两个问题
微波成像影响因素可从三个方面分析
一是目标本身
首先是目标表面的性质
若目标表面非常平滑
微波就会发生镜面反射
比如水面
此时接收到的反射回波几乎没有
成像后图像上相应像素比较暗
若目标表面比较粗糙
微波就会发生散射现象
比如田地
此时 能够接收一部分的散射回波
成像后 图像上相应像素比较亮
若碰到墙壁 树干等特殊表面
微波会形成角反射
此时 接收到的反射回波最强
成像后图像上相应像素很亮
另一方面就是目标内部因素
比如目标自身的材料 湿度等都会影响到反射电磁波的强弱
机理比较复杂
这里就不介绍了
二是雷达本身
主要包括雷达发射的波长和极化
一般而言 长波比短波的穿透性要好
但当二者照射到同样的目标表面
比如地表面时
对长波雷达而言
地表面显得较光滑
接收到的后向散射小
对短波雷达而言
地表显得粗糙
接收到的后向散射强
成像后对应像素比较亮
另外就是雷达的极化
它表征均匀平面波的电场矢量在空间指向变化的性质
无论哪种极化方式
最终都可以分解为水平极化和垂直极化矢量
根据发射和接收极化的关系
可以得到 表征不同方向极化强度的极化散射矩阵
从散射矩阵看
在不同极化方向 散射回波的强度是不同的
因此 得到的目标图像亮暗的效果也是不同的
微波成像的第三个影响因素 就是电磁波照射目标的方向
比如 目标为各处均匀的地表面
A B C是三个不同的照射方向
此时 电磁波入射方向与照射点法向的夹角称为电磁波的入射角
可以看出 入射角越小
那么反射方向与入射方向偏离的角度就越小
接收到的回波信号就越强
成像后像素就越亮
下面让我们利用上面的知识思考一个问题
在这张图中比较亮的地方属于多年的冰还是当年的冰呢
这是我们生活中的一个小常识
我们知道 多年的冰表面要比当年的冰表面更光滑
因此 发生镜面反射的可能性大些
所以成像后像素偏暗
可见 用我们的常识再加上今天学习的原理
很容易就可以判断出
这幅图中比较亮的就是当年的冰
因此 理解这些影响因素对我们解译图像是有好处的
但是为了正确解译图像 还必须了解微波成像的三个特点
让我们来看第一张图
当雷达照射不同山头时
在山的背面照射不到的地方就会出现阴影
使得对应图像像素较暗
再让我们来看第二张图
我们看到图中左侧的山头
此时由于山顶距离雷达比山底距离雷达近
因此 在雷达图像上
先获取山顶的图像
然后再获取山底的图像
这种情况就是我们说的顶底位移lay over
我们再来看右侧的山头
山顶和山底真实的水平距离是∆x
但成像时按照径向探测的距离差成像后就是图上的∆R
显然在图像上山顶与山底的距离变小了
这种情况称为透视收缩 即fore shortening
我们来看右侧对某丘林地带实际成像的效果
三种情况全都出现
可见了解这三个特点对我们正确解译目标非常重要
最后 给大家留一个思考题
影响微波成像效果的因素有哪些 是如何影响的
本讲到此结束 谢谢大家
-1.1 情报监视侦察信息融合的地位与作用
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-1.2 情报监视侦察机理
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-1.3 信息融合功能模型
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-2.1 情报监视侦察传感器分类
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-2.2 雷达主要功能
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-2.3 雷达测距方法
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-2.4 雷达测角方法
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-2.5 微波成像
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-2.6 光学成像
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-3.1 估计理论的基本概念
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-3.2 贝叶斯估计
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-3.3 最大似然估计
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-3.4 最小二乘估计
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-3.5 线性最小均方误差估计
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-3.6 卡尔曼滤波原理
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-3.7 卡尔曼滤波应用
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-4.1 单目标跟踪处理流程
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-4.2 目标运动的数学模型
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-4.3 雷达量测的数学模型
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-4.4 基于机动检测的目标跟踪
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-5.1 多传感器多目标融合跟踪流程
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-5.2 多目标点迹与航迹关联
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-5.3 集中式融合跟踪处理
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-5.4 多传感器航迹与航迹关联
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-5.5 分布式融合跟踪处理
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-6.1 图像情报融合处理基本流程
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-6.2 图像配准方法
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-6.3 图像融合处理方法分类
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-6.4 可见光与红外图像融合方法
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-6.5 全色与多光谱图像融合方法
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