一种超分辨SAR图像水域分割算法及其应用.docx

【超分辨SAR图像水域分割算法】 在遥感和地理信息系统领域，超分辨SAR图像水域分割算法是一种关键的技术，特别是在监测环境变化、灾害预警以及地形分析等方面。本文重点介绍了一种新的方法，该方法结合了超分辨技术和主动轮廓模型（ACM），以提高在青藏高原等地区湖泊轮廓提取的精度。 青藏高原拥有大量的湖泊，这些湖泊对地质活动和气候变化的监测至关重要。然而，由于地理位置和气候条件，传统的光学探测器可能受到云雾、降雨等天气因素的干扰。合成孔径雷达（SAR）因其全天候、全天时的观测能力，成为了监测这些湖泊的理想工具，尤其是当光学遥感无法正常工作时。 SAR图像的水域分割算法主要包括阈值分割、机器学习和ACM等方法。阈值分割虽然简单，但选取最佳阈值困难，且易受相干斑噪声影响。机器学习方法则需要大量的训练样本，但能减少相干斑影响。ACM算法通过最小化能量泛函寻找图像边界，然而依赖于初始轮廓，可能导致精度受限。 在SAR图像的宽幅模式下，由于天线孔径的限制，空间分辨率往往不足，且水陆边界区分度低，这降低了水域提取的精确性。为解决这些问题，文章提出采用超分辨技术来重建图像，以提高空间分辨率和边界清晰度。超分辨技术可分为插值型、重构型和学习型。插值型简单快速但可能造成边缘模糊；重构型通过建立成像模型提高分辨率，但计算复杂；学习型算法，特别是基于神经网络的，如深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet），通过学习LR和HR图像之间的映射关系，实现高效重建。 本文提出了一种改进的增强型深度超分辨率网络（IEDSR），在ResNet的基础上加入了通道注意力块，更专注于高频信息，减少了模型复杂度。同时，亚像素卷积层用于上采样，以进一步加快运算速度。经过Lee滤波器对SAR图像进行相干斑抑制后，进行超分辨处理，然后利用基于混合对数正态分布的ACM模型（MLD-ACM）提取水域边界。 MLD-ACM模型对SAR图像的非高斯分布和相干斑噪声有较好的适应性，通过期望最大化算法估计参数，区域可变系数保证了水平集的准确停止在目标边界。能量函数包括边缘检测项和背景项，以优化轮廓提取。 在实验部分，该算法在青藏高原的多庆错湖案例中得到验证，结果显示，提出的超分辨ACM算法相比传统方法，能显著提高湖泊轮廓提取的精度和重建效果。 本文提出了一种创新的超分辨SAR图像水域分割策略，它融合了深度学习和改进的ACM模型，提高了在复杂环境下湖泊轮廓的识别精度，为遥感图像分析提供了新的思路和技术支持。这种方法有望在未来对环境监测和气候变化研究中发挥重要作用。