基于YOLOv8的SAR图像目标检测系统，覆盖数据制作、数据可视化、模型训练/评估/推理/部署全流程，最后通过 Gradio 界面进行展示。 本次分享将带领大家熟练掌握 YOLOv8 的使用，并根据自己的任务训练一个特定场景的检测器，本文将重点讲解 YOLOv8 训练框架中数据集的格式、配置文件等细节，让小白少走弯路，跟着走就能轻松训练好自己的检测器，并基于 Gradio 搭建一个简单的应用。

matlab 佛度的代码完整 (FP) 和紧凑 (CP) 极化 SAR 数据的散射型参数提取和新型聚类方案 一般信息 此代码使用参数 ，对于 FP 和 ，对于 CP 数据执行无监督聚类。 和 是 FP 和 CP 数据的目标特征参数，给出为， 这里， 和 是T3矩阵的对角元素。 SC 和 OC 定义为， 和， ; 和 是 CP SAR 数据的斯托克斯元素。 和 是 3D 和 2D Barakat 偏振度。 聚类图 阴影区域是不可行的区域。 请关注这篇文章了解更多详情：。 启动并运行 这是一个基于MATLAB的代码。 要运行代码，需要FP的相干矩阵元素 ( T3 ) 和CP协方差矩阵元素 ( C2 )。 如果 和 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”来计算聚类图像。 如果 , , 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_CP.py”来计算聚类图像。 NB T3 和 C2 矩阵元素应以 PolSARpro 格式导出，T3 或 C2 目录应包含由 PolSARpro 生成的“config.txt

合成孔径雷达（SAR）的点目标仿真，wKA算法，初学者可以参考一下

基于极坐标格式算法的聚束式SAR成像matlab

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

初版代码，正侧视条件下，进行脉内运动补偿和距离徙动补偿，参考文献请看2021年国防科大的博士论文《微小型无人机载FMCW-SAR成像技术研究与系统实现》，这是我认为写的最详细公式最规范的一篇博士论文，有Ian. G. Cumming的风格，非常推荐！

matlab代码——————FMCW_SAR点目标成像，调频连续波FMCW点目标成像代码

参考我的博客：https://blog.csdn.net/weixin_41649786/article/details/118404909?spm=1001. % 图像拉伸显示函数 % 函数作用：用于拉伸遥感图像 % % 作者：胡礼珍 % 单位：厦门大学联合遥感接收站 % 邮件：hulizhen@xmu.edu.cn % % 输入： % Image 遥感图像矩阵 % str_per 拉伸百分比*100 % 输出： % OutImage 输出一个二维矩阵 % ImageName 将输出的矩阵保存为文件 % % 语法： % Image_Stretching(Image):Image输入参数表示遥感图像，是一个二维矩阵； % [OutImage]=Image_Stretching(Image):对图像进行拉伸处理，输出拉伸后的数据 % Image_Stretching(Image,str_per)：可以调整拉伸显示的比例，默认为2，即2% % ============

根据走停模式生成SAR回波数据； 编写了条带与聚束两种模式下的BP成像算法； 并且在三种坐标系下形成SAR图像； 详细的参考博文《后向投影算法（续）-SAR成像算法系列（八）》；

为解决单一轨道DInSAR(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术难以获取地表三维形变,老采空区上方地基稳定性评价缺乏地表变形监测资料等问题,研究了一种基于多轨道SAR影像的老采空区地表三维形变监测方法。该方法利用2种卫星传感器PALSAR和ASAR拍摄的3个轨道SAR影像,采用传统的DInSAR技术获取地表3组视线向的地表变形。采用插值方法将3组地表变形归化到相同时间间隔。运用最小二乘原理将视线向变形分解到竖直、东西和南北方向以建立地表三维形变场。与地表14个水准点的实测数据对比结果表明:本文算法获取的地表竖向沉降均方根误差为±1 mm,优于传统忽略地表水平变形计算地表沉降的方法。