【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星数据解译，具体涉及一种合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法及装置。
技术介绍
1、合成孔径雷达(sar)作为一种主动式微波遥感探测手段，成像不受光照、气候等条件的影响，具有作用距离远、覆盖范围广、连续工作时间长、成像模式多样等优势。如何基于sar卫星图像，实现对目标的快速准确解译，是遥感领域亟需解决的问题。由于sar卫星图像视觉可读性差，目视解译难，国内外在sar图像解译领域开展了广泛的研究，但大部分方法均基于图像域开展，局限于对图像特征的理解与匹配，没有充分利用sar卫星雷达成像数据所蕴含电磁散射作用机理信息，导致无法实现对物体的三维尺寸和结构的重构。
技术实现思路
1、本专利技术为了提高sar卫星图像物体解译精度，提出一种合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法及装置。
2、本申请实施例第一方面，公开了一种合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，包括：
3、s1，获取目标形状结构信息集；所述目标形状结构信息集，包括目标形状结构信息；所述目标形状结构信息，包括三维尺寸信息、表面材料信息和形状信息；
4、s2，对目标形状结构信息集进行网格离散处理，得到目标离散网格信息集合；
5、s3，获取得到合成孔径雷达信息和合成孔径雷达卫星的探测回波数据；所述合成孔径雷达信息，包括合成孔径雷达位置信息和合成孔径雷达波形信息；所述探测回波数据，为合成孔径雷达卫星的合成孔径雷达对地面物体进行探测后得到的雷达回波数据；所述雷达回波
6、s4，对所述目标离散网格信息集合、合成孔径雷达信息和合成孔径雷达的探测回波数据进行比对预测处理，得到合成孔径雷达回波物体形状结构信息。
7、所述对目标形状结构信息集进行网格离散处理，得到目标离散网格信息集合，包括：
8、s21，对目标形状结构信息集的每个目标形状结构信息，分别进行网格离散处理，得到对应的目标离散网格信息；
9、s22，利用所述目标形状结构信息集的所有目标形状结构信息对应的目标离散网格信息，构建得到目标离散网格信息集合；所述目标离散网格信息集合，包括目标离散网格信息和对应的目标形状结构信息。
10、所述对目标形状结构信息集的每个目标形状结构信息，分别进行网格离散处理，得到对应的目标离散网格信息，包括：
11、s211，利用所获取的目标形状结构信息，建立目标三维模型；所述目标三维模型，包括目标的三维尺寸信息、结构分布信息和介质信息；
12、s212，对所述目标三维模型进行处理，得到目标离散网格信息。
13、所述对所述目标三维模型进行处理，得到目标离散网格信息，包括：
14、s2121，对所述目标三维模型进行剖分处理，得到目标的基本面元信息和目标的计算区域网格信息；
15、s2122，利用目标的计算区域网格信息，对基本面元进行网格生成处理，得到目标离散网格信息。
16、所述对目标离散网格信息集合、合成孔径雷达信息和合成孔径雷达的探测回波数据进行比对预测处理，得到合成孔径雷达回波物体形状结构信息，包括：
17、s41，利用目标离散网格信息集合和合成孔径雷达信息进行雷达回波计算处理，得到目标雷达回波集合；所述目标雷达回波集合，包括每个目标形状结构信息对应的雷达回波计算数据；
18、s42，对于所述目标雷达回波集合中的每个雷达回波计算数据，分别计算所述雷达回波计算数据与所述探测回波数据的差异值；
19、s43，确定与所述探测回波数据的差异值最小的雷达回波计算数据对应的目标形状结构信息，为所述合成孔径雷达回波物体形状结构信息。
20、所述利用目标离散网格信息集合和合成孔径雷达信息进行雷达回波计算处理，得到目标雷达回波集合，包括：
21、s411，对所述目标离散网格信息集合的每个目标离散网格信息，分别与合成孔径雷达信息进行虚拟入射波构建处理，得到所述目标离散网格信息对应的虚拟入射波集合；
22、s412，对所述目标离散网格信息集合的每个目标离散网格信息，利用远区散射场计算模型，对所述目标离散网格信息和对应的虚拟入射波集合进行计算处理，得到所述目标离散网格信息对应的目标形状结构信息的目标雷达回波；
23、s413，利用所有目标形状结构信息的目标雷达回波，构建得到目标雷达回波集合。
24、所述对所述目标离散网格信息集合的每个目标离散网格信息，分别与合成孔径雷达信息进行虚拟入射波构建处理，得到所述目标离散网格信息对应的虚拟入射波集合，包括：
25、s4111，对所述目标离散网格信息集合的每个目标离散网格信息，利用合成孔径雷达位置信息，与目标离散网格信息中的每个网格中心点坐标进行连线，得到对应的虚拟入射波；
26、s4112，利用所有的虚拟入射波，构建得到所述目标离散网格信息对应的虚拟入射波集合。
27、本申请实施例第二方面，公开了一种合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知装置，其特征在于，所述装置包括：
28、存储有可执行程序代码的存储器；
29、与所述存储器耦合的处理器；
30、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法。
31、本申请实施例第三方面，公开了一种计算机可存储介质，所述计算机可存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被计算机调用时，用于执行所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法。
32、本申请实施例第四方面，公开了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法。
33、本专利技术的有益效果为：
34、本专利技术实施例公开的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，本方法面向sar卫星数据解译领域，本专利技术针对目前的sar图像解译方法主要局限于图像域数据，未充分利用物体电磁散射机理信息，提出基于回波域数据电磁逆认知方法，可直接从回波域数据中反演物体的尺寸、主要结构等信息，进而有助于实现sar卫星数据的高精度解译。通过对典型规则散射体实测sar图像进行反演，验证了该专利技术的有效性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述对目标形状结构信息集进行网格离散处理，得到目标离散网格信息集合，包括：
3.如权利要求2所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述对目标形状结构信息集的每个目标形状结构信息，分别进行网格离散处理，得到对应的目标离散网格信息，包括：
4.如权利要求1所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述对所述目标三维模型进行处理，得到目标离散网格信息，包括：
5.如权利要求1所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述对目标离散网格信息集合、合成孔径雷达信息和合成孔径雷达的探测回波数据进行比对预测处理，得到合成孔径雷达回波物体形状结构信息，包括：
6.如权利要求1所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述利用目标离散网格信息集合和合成孔径雷达信息进行雷达回波计算处理，得到目标雷达回波集合，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述对目标形状结构信息集进行网格离散处理，得到目标离散网格信息集合，包括：
3.如权利要求2所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述对目标形状结构信息集的每个目标形状结构信息，分别进行网格离散处理，得到对应的目标离散网格信息，包括：
4.如权利要求1所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述对所述目标三维模型进行处理，得到目标离散网格信息，包括：
5.如权利要求1所述的合成孔径雷达卫星回波域数据物体逆认知方法，其特征在于，所述对目标离散网格信息集合、合成孔径雷达信息和合成孔径雷达的探测回波数据进行比对预测处理，得到合成孔径雷达回波物体形状结构信息，包括：
6.如权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：康利鸿，邢相薇，田菁，
申请(专利权)人：北京市遥感信息研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。