РЕФЕРАТ 3
Введение 3
1 Описание алгоритма фокусировки радиолокационного изображения
радиолокатора с синтезированной апертурой. 6
1.1 Импорт данных 6
1.2 Дальностно-доплеровский алгоритм 10
1.3 Описание алгоритма построения детальной карты
доплеровских смещений 31
2 Программная реализация этапов алгоритма фокусировки
радиолокационного изображения. 37
2.1 Импорт данных 37
2.2 Алгоритм построения карты доплеровских смещений с
изменяемыми параметрами 48
2.3 Построение опорных функций по дальности и азимуту 65
3 Результаты расчетов 70
3.1 Импортированные несфокусированные данные 70
3.2 Карты доплеровских смещений различной точности 74
Заключение 92
Список использованных источников 95
Приложение А Листинг программы импорта на базе ПО Scilab 96
Приложение Б Листинг модуля import_rawdata_mat 96
Приложение В Листинг модуля doppler_centroid_cde. 104
Приложение Г Скрипт программы 109
Актуальность темы. В настоящее время среди средств дистанционного зондирования Земли широкое применение получили радиолокаторы с синтезированной апертурой (РСА). Это обусловлено рядом преимуществ, которыми обладают данные устройства по сравнению с более традиционными средствами съемки - оптическими системами. Самым важным является высокое разрешение снимков и качественно новый формат полученных данных в сравнении со съемкой в оптическом диапазоне.
Обработка радиолокационных изображений представляет собой довольно сложную задачу, которая требует поэтапного комплексного решения. На данный момент существует несколько основных алгоритмов фокусировки радиолокационных изображений. В большинстве программных решений они реализованы таким образом, чтобы уменьшить ресурсоемкость выполняемых операций. Это достаточно сильно влияет на качество сфокусированного изображения. В настоящее время проблема ресурсоемкости уже не представляет большой сложности. Необходима реализация программного обеспечения, которое позволит обрабатывать изображения с большой точностью без учета загрузки аппаратного обеспечения. Это позволит получать более точные и актуальные данные о поверхности земли с учетом всех факторов, искажающих принятый радиосигнал.
Объектом исследования данной работы является обработка сигналов, получаемых с радиолокаторов бокового обзора, расположенных на космических аппаратах. Предмет исследования - процедура фокусировки радиолокационного изображения и ее отдельные этапы, а также алгоритм построения детальных карт доплеровских смещений.
Цель данной работы - изучение и программная реализация алгоритма фокусировки радиолокационного изображения, получаемого с космических РСА.
Задачи работы:
1) Изучение основных этапов обработки радиолокационного изображения;
2) Описание алгоритма вычисления детальной карты доплеровских смещений на основе несфокусированного изображения;
3) Программная реализация импорта данных в среду Python;
4) Программная реализация алгоритмов построения детальной карты доплеровских смещений.
Методология исследования. Результаты работы основаны на программной реализации алгоритмов обработки радиолокационных изображений. Важным аспектом является выбор оптимальных параметров построения карт доплеровских смещений.
Научная новизна. В рамках данной работы разработан программный код, с помощью которого можно импортировать несфокусированные радиолокационные изображения и построить детальные карты доплеровских смещений. Подобная процедура реализуется на базе языка программирования с открытым кодом Python.
Практическая ценность. Реализованный в данной работе алгоритм построения карт доплеровских смещений позволит улучшить качество процедуры обработки радиолокационных изображений. С его помощью можно получить более точные данные о земной поверхности. Также карты смещений могут быть использованы отдельно от алгоритма фокусировки для анализа подстилающей поверхности.
Работа состоит из титульного листа, реферата (аннотации) оглавления, введения, основной части, заключения и списка использованной литературы. Объем работы составляет 95 страниц, составленных в текстовом редакторе 4
Microsoft Office 2016. Из них титульный лист - 1 с, реферат - 1 с., оглавление - 1 с., введение - 3 с., основная часть, в которой содержится 31 рисунок и 5 таблиц - 86 с., заключение - 3 с., список использованной литературы - 1 с, приложения -
В первом разделе описываются основные этапы фокусировки радиолокационного изображения. Он включает в себя описание процедур импорта данных, различных способов вычисления доплеровского центроида, сжатия по дальности, коррекции миграции по дальности и сжатия по азимуту. Также здесь теоретически описана процедура построения детальной карты доплеровских смещений.
Во втором разделе содержится программная реализация некоторых этапов обработки. В частности, в нем находятся программы для импорта изображения, построения детальной карты доплеровских смещений и опорных функций по дальности.
В третьем разделе показаны результаты обработки радиолокационных изображений. В нем представлен формат импортированных данных, содержатся изображения карт смещений, наложенные на амплитудные изображения, а также геокодированные карты Доплера.
В заключении описаны результаты проведенной работы в рамках технического задания и перспективы дальнейших исследований.
В результате работы, проведенной в рамках диссертационного исследования, были получены следующие результаты.
Были изучены основные технические особенности алгоритма фокусировки, учет которых необходим для последующей реализации всего алгоритма. Учтены вопросы, касающиеся формата приводимых данных, параметров, необходимых для обработки радиолокационных изображений, построения опорных функций по дальности и по азимуту, реализации алгоритма коррекции миграции по дальности и быстрой свертки с точки зрения вычислительных процессов, проводимых с помощью программного обеспечения.
Дальностно-доплеровский алгоритм фокусировки радиолокационных изображений обладает некоторыми особенностями, которые связаны с его структурой. Ввиду того, что алгоритм проводится в частотной области, ошибки при построении аппроксимирующей функции доплеровского центроида могут приводить к ухудшению качества конечного продукта. Детальная карта доплеровских частот позволит избежать проблем усреднения локальных изменений доплеровского центроида. Внедрение карты в процесс фокусировки в качестве корректировочного массива частот для опорной функции по азимуту приведет к улучшению информативности и достоверности изображения.
В работе приведена программная реализация процедуры импорта несфокусированного изображения формата CEOS, полученного со спутников серии ALOS. Представленные программы позволяют интерпретировать данные во внутренний формат языка программирования Python, на основе которого реализуются следующие этапы разработки. В работе содержатся соответствующие программы для импорта изображения в квадратурной записи и параметров съемки, необходимых для дальнейшей работы.
Был разработан алгоритм построения детальных карт доплеровских смещений. Он основан на методе плавающего окна, реализация которого является оригинальным результатом данной работы. Набор подпрограмм, необходимых для построения карты, решает следующие задачи: вычисление доплеровского центроида с помощью двух методов - CDE и MLCC, построение двумерной карты смещений на основе описанных методов, сохранение и масштабирование данных для последующего экспорта в стороннее программное обеспечение. Подобные процедуры необходимы для последующего сравнения полученных результатов с радиолокационными изображениями, полученными с помощью ENVI SARscape.
В работе приводятся примеры вычислений карт доплеровских смещений для разных областей и периодов времени съемки. При анализе полученных данных сделаны следующие выводы:
1) В карте смещений существуют постоянные структуры, зависящие от места съемки, но не от времени. Эти структуры представляются в виде локальных максимумов и минимумов значений доплеровского центроида для определенных областей на снимке;
2) Существует определенная связь между картами частот, полученных на основании изображений одной области с разных ракурсов. Наблюдается некоторая корреляция между картами, связанная со взаимным расположением спутников в моменты съемки;
3) Обнаружены некоторые зависимости карты смещений от топографии поверхности. В частности, это связано с движением водных масс. На некоторых снимках, сделанных в момент половодья, наблюдается качественное изменение карты смещений с сохранением локальных артефактов вне изменившейся области.
Таким образом, реализованная технология построения детальных карт может быть реализована как промежуточный этап обработки несфокусированных изображений и как дополнительный инструмент анализа данных дистанционного зондирования.
Дальнейшая работа автора может быть направлена на решение следующих задач:
1) Полная реализация алгоритма фокусировки радиолокационного изображения на базе языка программирования Python;
2) Исследование зависимости карты доплеровских смещений от атмосферных изображений и топографии изучаемой поверхности;
3) Оптимизация существующих алгоритмов, создание единого
программного продукта, нацеленного на обработку
радиолокационных изображений.
1. ERSDAC PALSAR CEOS Format Specification [учеб.-метод. пособие]. - Tokyo, 2009. - 217 с.
2. Akliouat H. Synthetic aperture radar image formation process: application to a region of North Algeria. // H. Akliouat, Y. Smara, L. Bouchemakh. - Laboratory of Image Processing and Radiation, University of Sciences and Technology Houari Boumediene. - 6 p.
3. Верба В. С. Радиолокационные системы землеобзора космического базирования. // В. С. Верба [и др.]. - М.: Радиотехника, 2010 - 676 с.
4. Richards M. A. Fundamentals of Radar Signal Processing. // M. A. Richards. - New York: McGraw-Hill, 2005. - 513 c.
5. SAR Processing [учеб.-метод. пособие]. - Gumligen, Switzerland: Gamma Remote Sensing, 2008. - 19 с.
6. Sew B.C. Modified multilook cross correlation (MLCC) algorithm for Doppler centroid estimation in synthetic aperture radar signal processing. //B.C. Sew [и др.]. - Progress in Electromagnetic Research C, 2011. - Vol. 20. - P. 215-225.
7. Weidong Yu. Comparison of Doppler Centroid Estimation Methods in SAR. // Weidong Yu, Zhaoda Zhu. - Dept. of Electronic Eng. Nanjing Univ. of Aeronautics and Astronautics. - 4 p.
8. Madsen S. Estimating the Doppler centroid of SAR data. // S. N. Madsen. - IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1989. - vol. 25(2). - P. 134-140.
9. Shu Li. Improved Doppler Centroid Extimation. Algorithms for Satellite SAR Data. / Shu Li. - The university of British Columbia, 2005. - 127 с.
10. Wong F. A Combined SAR Doppler Centroid Estimation Scheme Based upon Signal Phase. // F. Wong, I. G. Cummng. - IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1996. - Vol. 34, № 3. - 12 p.
11. Wang B.C. Digital signal processing techniques and applications in radar image processing. // B.C. Wang. - Wiley, 2008. - 338 p.
Приложение А Листинг программы импорта на базе ПО Scilab
stacksize('max')
clear
azsize=2000
name='PASL10C0807051439060908070035'
path='/media/iomega_nas_3/SAR_Focusing/raw/chayanda/DPRP20090805
0045_01'
fn = path+'/'+string(name)+'/'+ string(name)+'.raw'
fd=mopen(fn, 'rb')
[Фрагмент программного кода]