针对DInSAR(differential interferometric synthetic aperture radar)技术仅能获取雷达视线向(line of sight,LoS)形变的不足,研究了融合多卫星平台求解三维形变场的模型与算法。该算法基于多卫星轨道模式下具有不同成像几何的多源SAR影像联合求解矿区地表形变场。研究结果表明:采用该算法反演的下沉值与水准测量结果相互吻合,均方根误差为±4 mm,吻合程度优于单一影像源反演结果;垂直向位移场与等值线均表明下沉盆地向老采空区偏移,说明老采空区可能活化;东西向水平位移场与等值线符合开采沉陷地表移动规律,而且对于不同的成像模式,东西向水平移动的影响亦不同;由于卫星航向角的正弦值近乎为0,使得三维算法对南北向位移不敏感。
2024-03-01 17:06:10
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在使用pyqt5显示超大遥感影像时，程序卡顿特别严重，遂实现了一种思路，将影像分割成较小的瓦片，然后循环显示到QGraphicsItem中，同时在分片的基础上实现了影像的缩放、平移、范围选取和点选取。
可以展示普通图片、遥感影像、SAR影像等，可以选择图层，实现了若干图像质量评价工具
2022-09-09 22:40:01
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随着COSMO-Sky Med、Terra SAR-X等高分辨率SAR卫星的投入使用,SAR数据处理的计算量呈现几何级数增长趋势,对计算资源的要求越来越高,文中通过实验表明,基于图形处理单元(GPU)的并行计算技术可以大大提高星载SAR影像数据重采样计算的效率。
2022-05-15 22:32:41
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sar影像各种滤波方法汇集:中值滤波，Lee滤波，sigma滤波，kuan滤波，frost滤波，map滤波等...
2021-12-30 10:44:33
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LS-SSDD-v1.0-船舶检测计算机视觉
这是论文《使用深度学习从合成Kong径雷达（SAR）图像中检测小型船只》的代码存储库。
考虑到正在考虑的众多模型和模块化数据下载过程，我们通过交互式Jupyter笔记本展示了我们的代码。 请注意，模型权重，模型输出和数据集不在此存储库中。 原始数据集可以在以下位置找到： :
概述
根目录中有两个笔记本，它们训练了我们的最佳模型并执行推理。 'final_model.ipynb'是我们训练改进模型的地方'final_evaluation.ipynb'是我们对改进模型进行推断的地方
班级文件
包含我们的论文，作为CS230深度学习的一部分。
文件
我们在该项目过程中使用的论文集
火车
我们所有的培训笔记本（包括基线，实验和本文中介绍的最终模型）
数据
用于预处理数据并转换为“ Detectron2”格式的笔记本
效用
使用Otsu的方法来生成
2021-12-14 14:38:13
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