Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 49-57
Обнаружение объектов авиатехники методом выделения изменений по изображениям радиолокатора с синтезированной апертурой Sentinel-1
М.Ю. Достовалов
1 , Р.В. Ермаков
1 , А.А. Теплов
1 1 Научно-исследовательский институт точных приборов, Москва, Россия
Одобрена к печати: 01.06.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-49-57
В работе представлены результаты обнаружения объектов авиатехники по радиолокационным изображениям радиолокатора с синтезированной апертурой (РСА) Sentinel-1. Несмотря на то что для наблюдения авиатехники разрешение РСА является недостаточным, представленный пример обработки демонстрирует, что применение метода выделения изменений позволяет обеспечить надёжное выявление объектов авиатехники крупных размеров. При использовании данного метода необходимо принимать во внимание проблему, возникающую при обнаружении объектов, расположенных на одних и тех же местах на двух или нескольких изображениях. Эта проблема была решена применением опорного изображения, содержащего минимальные значения пикселей, выделенных по изображениям по всей серии. Результаты обработки набора радиолокационных снимков показывают, что для большей части изображений результаты автоматического обнаружения объектов авиатехники крупных размеров хорошо соответствуют результатам, получаемым при визуальном дешифрировании. Проведена оценка вероятности правильного обнаружения объектов, составившая 0,76 по итогам обработки серии из 15 изображений (стандартных амплитудных GRD-продуктов), полученных в одинаковых условиях наблюдения (проведения радиолокационной съёмки) в период с января по ноябрь 2017 г.
Ключевые слова: радиолокатор с синтезированной апертурой, РСА, Sentinel-1, обнаружение объектов, метод выделения изменений
Полный текстСписок литературы:
- Ахманов С. А., Дьяков Ю. Е., Чиркин А. С. Введение в статистическую радиофизику и оптику. М.: Наука, 1981. 640 с.
- Достовалов М. Ю., Лифанов А. С., Мусинянц Т. Г. Обнаружение объектов по изменениям на радиолокационных изображениях РСА // Исследование Земли из космоса. 2007. № 4. С. 15–26.
- Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука, 1979. 367 с.
- Baessler M., Runge H., Suchandt S., Zhang Y. Change detection for traffic measurement in multi-temporal TerraSAR-X SpotLight images // Proc. EUSAR-2012. Nurnberg. 2012. P. 328–331.
- Chen J., Zhang B., Wang C. Backscattering Feature Analysis and Recognition of Civilian Aircraft in TerraSAR-X Images // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2015. V. 12. No. 4. P. 796–800.
- Conradsen K., Nielsen A., Schou J., Skriver H. A test statistic in the complex Wishart distribution and its application to change detection in polarimetric SAR data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2003. V. 41. No. 1. P. 4–19.
- Doerry A., Dickey F. Synthetic Aperture Radar // Optics and Photonics News. 2004. V. 15. No. 11. P. 28–33.
- Geudtner D., Torres R., Snoeij P., Bibby D. Sentinel-1 System // Proc. EUSAR-2014. Berlin. 2014. P. 1–3.
- Le T., Atto A., Trouve E., Nicolas J. Adaptive multitemporal SAR image filtering based on the change detection matrix // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2014. V. 11. No. 10. P. 1826–1830.
- Nielsen A., Conradsen K., Skriver H., Canty M. Change detection in a series of Sentinel-1 SAR data // 9th Intern. Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images (MultiTemp). 2017.
- Potin P., Rosich B., Grimont P. Sentinel-1 Mission Status // Proc. EUSAR-2016. Hamburg. 2016. P. 59–64.
- Rignot E., van Zyl J. Change detection techniques for ERS-1 SAR data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1993. V. 31. P. 896–906.
- Schwerdt M., Schmidt K., Tous-Ramon N., Castellanos G., Döring A. Sentinel-1B Independent in Orbit System Calibration ― First Results // Proc. EUSAR-2016. Hamburg. 2016. P. 55–58.