星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

郁文贤，计科峰，柳彬 著

图书标签:

• SAR
• AIS
• 海洋目标
• 信息处理
• 遥感
• 雷达
• 船舶识别
• 数据融合
• 海洋监测
• 目标检测

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030520043

版次：01

商品编码：12094395

包装：精装

丛书名： 信息科学技术学术著作丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

页数：211

字数：282000

正文语种：中文

内容简介

　　《星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术》是国内首部较系统、深入地研究和探索星载SAR与AIS（特别是星载AIS）综合的海洋目标信息处理技术的著作。《星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术》在对星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术的研究背景、研究现状及发展趋势归纳、总结与分析的基础上，对星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理关键技术进行正确地定位，从特征层融合考虑，重点对面向融合的星载SAR与AIS信息预处理、星载SAR与AIS数据关联，以及星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测与识别等关键技术进行较全面地论述，并通过实测星载SAR图像数据、岸基AIS数据，以及国内首颗小卫星（天拓一号）星载AIS数据进行实验验证，最后将提出的面向融合的星载SAR与AIS信息预处理、星载SAR与AIS数据关联等理论进一步应用在基于哨兵1号卫星（Sentinel-1）影像的海上舰船目标SAR样本库的构建中，为海量Sentinel-1数据在海洋监视领域的应用提供新思路。

目录

目录
“电子与信息作战”丛书序
前言
第1章 概述 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状与发展趋势 4
1.2.1 星载SAR与AIS发展现状与趋势 4
1.2.2 星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术研究现状 9
1.2.3 星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术发展趋势 17
1.3 星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术关键技术分析 19
1.4 本书内容 21
参考文献 23
第2章 面向融合的星载SAR与AIS信息预处理 31
2.1 概述 31
2.2 星载SAR图像舰船目标信息提取 31
2.2.1 舰船目标自适应CFAR检测 31
2.2.2 舰船目标特征参数提取 35
2.3 AIS信息解码 37
2.3.1 AIS信息解码及校验 37
2.3.2 AIS信息解码实例分析 40
2.4 星载SAR与AIS信息时空校准 44
2.4.1 时间校准 44
2.4.2 空间校准 45
2.5本章小结 47
参考文献 47
第3章 基于位置特征信息的星载SAR与AIS数据关联 56
3.1 概述 56
3.2 影响星载SAR与AIS数据关联的主要因素 57
3.3 基于位置特征信息的星载SAR与AIS数据关联关键技术 60
3.3.1 基于航位推测法的位置投影 60
3.3.2 基于多普勒位移补偿的位置预测 63
3.3.3 基于最近邻采样的搜索匹配 64
3.3.4 实验结果与分析 65
3.4 舰船运动预测模型改进 67
3.4.1 航向改变航位预测模型 67
3.4.2 航位灰色预测模型 70
3.4.3 实验结果与分析 72
3.5 高精度星载SAR图像运动舰船目标多普勒位移估计 77
3.5.1 影响多普勒位移精度的因素及其误差分析 77
3.5.2 舰船目标投影航速与投影航向的精确估计 78
3.6 基于空间拓扑结构特征的星载SAR与AIS数据关联 80
3.6.1 基于一致性点漂移的星载SAR与AIS数据关联 81
3.6.2 实验结果与分析 83
3.7 本章小结 91
参考文献 92
第4章 基于位置与属性特征信息融合的星载SAR与AIS数据关联 98
4.1 概述 98
4.2 基于位置与属性特征信息的星载SAR与AIS数据关联方法 99
4.3 基于位置与属性特征信息的星载SAR与AIS数据关联关键技术 100
4.3.1 融合特征选择 100
4.3.2 融合决策准则 103
4.3.3 融合决策结果评估 106
4.4 实验结果与分析 106
4.5 本章小结 119
参考文献 119
第5章 星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测与识别 126
5.1 概述 126
5.2 星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测与识别模型 127
5.2.1 星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测 128
5.2.2 星载SAR与AIS信息舰船目标融合识别 129
5.3 基于层次分析法的高分辨率星载SAR图像舰船目标分类 131
5.3.1 基于层次分析的星载SAR图像舰船目标分类模型 131
5.3.2 基于层次分析的星载SAR图像舰船目标特征选择 131
5.3.3 基于层次分析的星载SAR图像舰船目标分类决策 134
5.3.4 实验结果与分析 136
5.4 星载SAR与AIS信息舰船目标融合检测与识别实验结果与分析 147
5.4.1 融合检测实验结果与分析 147
5.4.2 融合识别实验结果与分析 150
5.5 本章小结 156
参考文献 157
第6章 基于星载SAR和AIS数据关联技术的SAR样本库构建 164
6.1 概述 164
6.2 Sentinel-1影像海上舰船目标SAR样本库构建流程 166
6.2.1 Sentinel数据集介绍 166
6.2.2 IW-SLC场景数据的SAR样本库构建流程 169
6.2.3 IW-GRD场景数据的SAR样本库构建流程 175
6.3 星载SAR和AIS数据关联技术在SAR样本库构建中的应用 179
6.3.1 星载SAR海上舰船在线协同标注 180
6.3.2 星载SAR与AIS数据关联 182
6.3.3 SAR与AIS信息融合的海上舰船样本 185
6.4 Sentinel-l影像海上舰船目标SAR样本库分析 190
6.4.1 多源信息融合的海上舰船样本库 190
6.4.2 SAR仍同创新数据共享应用服务平台 194
6.4.3 SAR样本库的应用与展望 197
6.5 本章小结 200
参考文献 200
第7章 结束语 202
7.1 总结 202
7.2 展望 203
附录A 实验数据一览表 205
附录B AIS信息及解码标准 206
附录C 海况相关参数 209
索引 210
彩图

海陆空天一体化探测下的目标识别与态势感知：新视角与新方法 在当今复杂多变的全球环境下，对海洋目标的精确探测、识别与态势感知能力已成为维护国家安全、保障海上权益、促进海洋经济发展不可或缺的关键要素。本书《海陆空天一体化探测下的目标识别与态势感知：新视角与新方法》聚焦于如何整合多源、多尺度、多模态的探测信息，构建一种全新的、更具鲁棒性和前瞻性的目标识别与态势感知框架。本书旨在突破传统单一探测手段的局限，深入挖掘不同探测平台和技术协同工作的潜力，为海洋监测、搜救、反恐、资源管理等领域提供更为高效、智能的解决方案。 核心内容与技术创新 本书围绕“海陆空天一体化探测”这一核心理念，展开了一系列深入的研究和探讨。我们将多源信息融合提升至一个全新的战略高度，不再是简单的信息叠加，而是强调信息的深层理解、互补增强与智能分析。 1. 多源探测信息集成与预处理： 雷达与光学影像融合：详细阐述了星载SAR（合成孔径雷达）与舰载/岸基雷达在探测海面目标方面的互补性。SAR具有全天候、全天时的优势，能够穿透云雨，获取海面舰船、平台等目标的高分辨率影像；而光学影像则能提供更为丰富的地物纹理、颜色等细节信息，有助于目标类型的精细判别。本书重点探讨了SAR图像与光学影像的几何校正、辐射定标、特征匹配及配准等关键技术，以及如何克服由于传感器差异、成像条件变化带来的配准难题。 AIS（船舶自动识别系统）数据集成：AIS作为一种主动式船舶通信系统，能够实时广播船舶的位置、航速、航向、船名、呼号等关键信息。本书深入分析了AIS数据在海面目标识别中的重要作用，尤其是在与SAR、光学等被动探测手段相结合时，能够极大地提高目标的可信度和判别精度。我们详细介绍了AIS数据的质量评估、异常值检测、数据清洗、以及与地理空间信息融合的方法。 水声与水面信息联动：在某些特定场景下，例如水下目标探测与水面监视相结合，本书探讨了如何利用水声探测数据（如声呐）与水面SAR、AIS数据进行联动分析。虽然本书不直接涉及水声探测的具体技术细节，但其重点在于如何将水声探测可能预示的异常现象（如潜艇上浮、水面波纹异常等）与SAR、AIS信息进行关联，为海上态势的全面评估提供辅助。 其他潜在探测源的考虑：除了上述主要探测手段，本书还对可能被纳入未来一体化探测体系的其他信息源进行了前瞻性分析，如无人机载传感器、海洋观测浮标、甚至社交媒体中的非结构化信息等，探讨了它们在特定场景下的应用价值和与其他数据的融合潜力。 2. 目标特征提取与表示： SAR图像目标特征：本书深入研究了SAR图像中各类目标的几何特征（如形状、大小、边缘）、灰度特征（如后向散射强度）、纹理特征（如统计纹理、分形特征）以及时序特征（如目标运动轨迹、回波变化模式）。特别关注了如何在低信噪比、复杂海况下提取有效特征。 光学影像目标特征：针对光学影像，本书侧重于颜色特征（如RGB、HSV空间）、光谱特征（多光谱、高光谱）、形状特征（如轮廓、角点）、纹理特征（如LBP、GLCM）以及基于深度学习的点云或三维模型特征（若有）。 AIS数据特征：AIS数据本身蕴含丰富的运动学和身份信息。本书探讨了如何从AIS数据中提取时空轨迹特征、速度变化特征、航行模式特征、以及与其他船舶的相对位置和运动特征，用于分析船舶行为意图和异常检测。 跨模态特征融合：本书的核心亮点之一在于跨模态特征的融合。不同于传统的简单拼接，我们提出了一系列创新的方法，如基于深度学习的联合嵌入学习，将来自SAR、光学、AIS等不同模态的特征映射到统一的语义空间，从而实现更深层次的特征互补与关联。例如，SAR图像的舰船轮廓与AIS提供的船型信息进行匹配，光学影像的颜色与SAR的回波强度进行关联分析，从而提高识别精度和鲁棒性。 3. 目标识别与分类算法： 传统机器学习方法：回顾并改进了SVM、KNN、随机森林等经典机器学习算法在多源数据目标识别中的应用，重点分析了特征选择、参数优化等问题。 深度学习模型：本书重点介绍了基于深度学习的目标识别模型，包括卷积神经网络（CNN）在SAR和光学图像中的应用，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在AIS轨迹数据分析中的应用。 多模态深度学习：本书的核心创新点之一在于多模态深度学习框架的构建。我们提出了多种新型融合机制，如早期融合、晚期融合、以及注意力机制驱动的跨模态融合，使得模型能够有效地学习不同模态数据之间的复杂关联，从而实现更优异的目标识别性能。例如，利用注意力机制让模型在识别SAR图像中的目标时，能够“关注”AIS数据提供的相关船型信息，反之亦然。 目标识别的鲁棒性与不确定性分析：针对海洋环境的复杂性和探测数据的不完备性，本书深入研究了提高目标识别算法鲁棒性的方法，如数据增强、对抗性训练、以及不确定性量化技术，使得模型在面对噪声、遮挡、数据缺失等情况时仍能保持较高的识别精度。 4. 态势感知与信息融合： 目标跟踪与关联：在识别出单个目标后，本书探讨了如何利用多源信息对目标进行精确跟踪，并解决多目标跟踪中的数据关联难题。尤其是在AIS信号丢失的情况下，如何利用SAR、光学影像进行持续跟踪。 目标行为分析与意图预测：通过融合目标的时空轨迹、航行模式、与其他目标的相对关系等信息，本书研究了如何分析目标的运动行为，识别异常航行模式，并初步预测其潜在意图，为态势感知提供更深层次的决策支持。 场景理解与环境建模：本书还将目标信息融入到整体海洋环境的理解中，例如分析目标的空间分布、运动规律与地理环境、天气状况等因素的相互作用，构建动态的海洋态势模型。 智能预警与决策支持：最终，本书的目标是将上述目标识别和态势感知能力转化为智能预警和决策支持系统。通过构建信息可视化平台，将多源融合后的态势信息以直观、易懂的方式呈现给用户，并为相关决策提供科学依据。 本书特色与创新之处 1. 理论与实践相结合：本书在阐述核心理论和方法的同时，大量引用了实际案例和仿真实验结果，使得读者能够更直观地理解技术细节和应用效果。 2. 跨学科视野：本书融合了遥感、雷达、信息处理、人工智能、海洋科学等多个学科的知识，为解决复杂海洋问题提供了多角度的解决方案。 3. 前沿技术探索：本书不仅总结了现有成熟技术，更对一些前沿研究方向进行了深入探讨，如基于联邦学习的多源信息融合、基于知识图谱的目标行为分析等，具有较强的学术价值和前瞻性。 4. 强调协同与互补：本书的核心思想在于强调不同探测手段之间的协同作用和信息互补，打破了单一技术壁垒，构建了更具整体性和智慧化的海洋监测体系。 读者对象 本书适合于从事海洋探测、遥感影像处理、雷达信号处理、人工智能、计算机视觉、信息融合、目标识别、态势感知等领域的研究人员、工程师、博士后、研究生。同时，对海洋安全、海洋管理、国防科技等领域感兴趣的从业人员和政策制定者，也能从本书中获得有益的启示。 结论 《海陆空天一体化探测下的目标识别与态势感知：新视角与新方法》一书，不仅仅是对现有技术的梳理与整合，更是对未来海洋信息处理技术发展方向的一次深刻探索。通过构建一个更加全面、智能、鲁棒的目标识别与态势感知体系，本书为应对日益复杂的海洋挑战提供了强有力的技术支撑，必将推动我国在海洋科技领域迈向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在科技公司工作的项目经理，我时常关注那些能够带来颠覆性创新的技术。《星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术》这个书名，让我觉得它触及到了大数据、遥感和物联网等多个交叉领域的核心。我推测这本书会站在一个更高的战略层面，来分析SAR和AIS技术在当前和未来海洋信息处理中的地位和价值。它可能会探讨如何将这两种看似独立的技术进行有效的整合，形成一个协同工作的智能系统。我特别好奇书中会不会讨论到云计算、边缘计算等技术在处理海量SAR和AIS数据时的应用，以及如何构建一个高效、可扩展的信息处理平台。书中可能会详细阐述数据预处理、特征提取、目标识别、以及信息融合等关键技术环节，并可能引用一些相关的行业标准和最佳实践。此外，我也会关注书中对于这项技术未来发展趋势的预测，例如如何将其与其他新兴技术（如人工智能、区块链）相结合，以应对更复杂的海洋挑战。我希望这本书能够为我理解这项技术在商业应用上的潜力提供一些启示，比如它在海洋安全、海洋经济、甚至在海洋科学研究方面的广阔前景。如果书中能够提供一些行业内的前沿动态和未来发展方向的分析，那将对我非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！作为一个业余的海洋爱好者，我一直对海上的情况充满好奇，尤其是那些看不见的船只和它们的动向。以前我只能通过一些公开的船舶追踪网站来了解大概，但总觉得隔着一层纱。看到《星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术》这个名字，我立刻就被吸引住了。虽然我不是技术专家，但书名里的“星载SAR”和“AIS”这两个词组合在一起，就让我联想到，是不是能通过卫星遥感和船舶自动识别系统，更全面、更精确地掌握海洋上的信息？我脑海中勾勒出了一幅画面：在浩瀚的蓝色星球上，卫星就像无数双锐利的眼睛，扫描着海面；而AIS则像船舶的“身份证”，让它们无处遁形。这本书会不会详细介绍这两种技术是如何协同工作的？是不是会告诉我，它们各自的优缺点是什么？特别是SAR，我一直觉得它很神秘，能在各种天气条件下成像，是不是这本书会深入浅出地讲解SAR的成像原理？还有AIS，它又是如何工作的，又是如何与其他系统相结合的？我特别期待这本书能解答我的一些疑问，比如，通过这种综合技术，我们是不是能够识别出那些试图规避监管的“幽灵船”？是不是能够更有效地监测非法捕捞？甚至，在海上搜救中，这种技术能发挥怎样的作用？我希望能在这本书里找到清晰的图示和案例分析，让我这个门外汉也能看得懂，并且感受到科技的力量在守护着我们的海洋。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上了一部关于海洋调查的纪录片，里面提到了利用先进技术来追踪非法捕捞活动，这让我对《星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术》这本书产生了浓厚的兴趣。我猜这本书会以一种比较宏观的视角，来介绍SAR和AIS技术是如何共同构建起一个强大的海洋监控体系的。我希望它能从“为什么需要”这个角度切入，阐述海洋面临的各种挑战，比如环境污染、资源枯竭、以及国家安全等问题，然后引出SAR和AIS技术在解决这些问题中的独特作用。我特别好奇SAR是如何在茫茫大海中“看到”各种船只的，它与我们平时看到的普通照片有什么区别？书中会不会有详细的图像解释，比如SAR图像中船只的特点是什么，我们如何通过这些特点来识别它？而AIS，我理解它就像是船只的“电子身份牌”，那它有哪些优势和劣势？当SAR和AIS结合在一起的时候，会产生什么样的“化学反应”？我猜书中会介绍一些具体的应用场景，比如如何利用这种综合技术来有效打击非法捕捞，如何监测船舶的异常航行轨迹，甚至是如何在恶劣天气下搜救失联船只。我希望这本书能够用生动有趣的语言，配合一些真实的案例，让我这个对技术细节不太了解的普通读者，也能清晰地理解这项技术的神奇之处，感受到科技对我们守护蓝色家园的贡献。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对海洋科学和技术发展充满热情的研究生，而《星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术》这本书的标题，瞬间击中了我的学术兴趣点。SAR和AIS，这两个在海洋信息领域举足轻重的技术，它们如何实现“综合”，这本身就是一个极具挑战性和前沿性的课题。我预测书中会深入探讨SAR数据在海洋目标识别、分类、甚至行为分析方面的最新进展，包括但不限于不同SAR模式（如全极化、多极化）的应用，以及先进的机器学习和深度学习算法在SAR目标提取中的突破。同时，AIS作为船舶通信系统的补充，其数据在低信噪比、信号干扰等复杂环境下的鲁棒性处理，以及如何与SAR数据进行互补校正，也是我非常期待的内容。我猜书中会对 SAR 和 AIS 数据融合的多种策略进行详细论述，例如基于特征的融合、基于决策的融合，甚至更深层次的端到端学习融合。并且，我期望能够看到针对特定海洋目标（如渔船、商船、军舰、甚至无人艇）的综合信息处理方法，以及如何利用这些综合信息进行更高级的应用，例如海洋态势感知、非法活动监测、甚至是海上交通流分析。如果书中能够提供相关的理论模型、仿真结果，甚至真实的案例研究，那将是对我毕业论文研究极大的启发和支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在水产养殖行业工作多年的技术人员，我深知海洋环境监测和资源管理的重要性，而《星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术》这本书，我猜它肯定触及到了这个核心。我们日常工作中，经常会面临渔船管理、非法捕捞侦测、甚至溢油事件的早期预警等问题。传统的监测手段，比如海巡船的巡逻，效率低，覆盖面也有限。而卫星技术，尤其是SAR，它的全天候、全天时成像能力，对于覆盖广阔海域来说，是颠覆性的。我猜这本书会详细阐述SAR在海洋目标探测方面的具体应用，比如如何区分不同类型的船只，如何识别异常的海洋活动。而AIS，作为船舶的身份标识，它的普及程度越来越高，将SAR的“看得见”与AIS的“身份明”结合起来，这其中的信息融合技术，是我非常感兴趣的部分。书中会不会讲解如何有效地融合这两类数据，克服各自的局限性，例如SAR可能存在的虚警、漏警问题，或者AIS信号丢失的情况？我特别希望看到书中能够提供一些实际的算法模型和处理流程，能够指导我们如何利用这些技术来提升我们对海洋目标的感知能力，实现更精细化的管理，最终促进海洋资源的永续利用。这本书如果能为我们提供一套切实可行的技术方案，那对我的工作将是巨大的帮助。