星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬱文賢，計科峰，柳彬 著

圖書標籤:

• SAR
• AIS
• 海洋目標
• 信息處理
• 遙感
• 雷達
• 船舶識彆
• 數據融閤
• 海洋監測
• 目標檢測

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030520043

版次：01

商品編碼：12094395

包裝：精裝

叢書名： 信息科學技術學術著作叢書

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

頁數：211

字數：282000

正文語種：中文

內容簡介

　　《星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術》是國內首部較係統、深入地研究和探索星載SAR與AIS（特彆是星載AIS）綜閤的海洋目標信息處理技術的著作。《星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術》在對星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術的研究背景、研究現狀及發展趨勢歸納、總結與分析的基礎上，對星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理關鍵技術進行正確地定位，從特徵層融閤考慮，重點對麵嚮融閤的星載SAR與AIS信息預處理、星載SAR與AIS數據關聯，以及星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測與識彆等關鍵技術進行較全麵地論述，並通過實測星載SAR圖像數據、岸基AIS數據，以及國內首顆小衛星（天拓一號）星載AIS數據進行實驗驗證，最後將提齣的麵嚮融閤的星載SAR與AIS信息預處理、星載SAR與AIS數據關聯等理論進一步應用在基於哨兵1號衛星（Sentinel-1）影像的海上艦船目標SAR樣本庫的構建中，為海量Sentinel-1數據在海洋監視領域的應用提供新思路。

目錄

目錄
“電子與信息作戰”叢書序
前言
第1章 概述 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 國內外研究現狀與發展趨勢 4
1.2.1 星載SAR與AIS發展現狀與趨勢 4
1.2.2 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術研究現狀 9
1.2.3 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術發展趨勢 17
1.3 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術關鍵技術分析 19
1.4 本書內容 21
參考文獻 23
第2章 麵嚮融閤的星載SAR與AIS信息預處理 31
2.1 概述 31
2.2 星載SAR圖像艦船目標信息提取 31
2.2.1 艦船目標自適應CFAR檢測 31
2.2.2 艦船目標特徵參數提取 35
2.3 AIS信息解碼 37
2.3.1 AIS信息解碼及校驗 37
2.3.2 AIS信息解碼實例分析 40
2.4 星載SAR與AIS信息時空校準 44
2.4.1 時間校準 44
2.4.2 空間校準 45
2.5本章小結 47
參考文獻 47
第3章 基於位置特徵信息的星載SAR與AIS數據關聯 56
3.1 概述 56
3.2 影響星載SAR與AIS數據關聯的主要因素 57
3.3 基於位置特徵信息的星載SAR與AIS數據關聯關鍵技術 60
3.3.1 基於航位推測法的位置投影 60
3.3.2 基於多普勒位移補償的位置預測 63
3.3.3 基於最近鄰采樣的搜索匹配 64
3.3.4 實驗結果與分析 65
3.4 艦船運動預測模型改進 67
3.4.1 航嚮改變航位預測模型 67
3.4.2 航位灰色預測模型 70
3.4.3 實驗結果與分析 72
3.5 高精度星載SAR圖像運動艦船目標多普勒位移估計 77
3.5.1 影響多普勒位移精度的因素及其誤差分析 77
3.5.2 艦船目標投影航速與投影航嚮的精確估計 78
3.6 基於空間拓撲結構特徵的星載SAR與AIS數據關聯 80
3.6.1 基於一緻性點漂移的星載SAR與AIS數據關聯 81
3.6.2 實驗結果與分析 83
3.7 本章小結 91
參考文獻 92
第4章 基於位置與屬性特徵信息融閤的星載SAR與AIS數據關聯 98
4.1 概述 98
4.2 基於位置與屬性特徵信息的星載SAR與AIS數據關聯方法 99
4.3 基於位置與屬性特徵信息的星載SAR與AIS數據關聯關鍵技術 100
4.3.1 融閤特徵選擇 100
4.3.2 融閤決策準則 103
4.3.3 融閤決策結果評估 106
4.4 實驗結果與分析 106
4.5 本章小結 119
參考文獻 119
第5章 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測與識彆 126
5.1 概述 126
5.2 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測與識彆模型 127
5.2.1 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測 128
5.2.2 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤識彆 129
5.3 基於層次分析法的高分辨率星載SAR圖像艦船目標分類 131
5.3.1 基於層次分析的星載SAR圖像艦船目標分類模型 131
5.3.2 基於層次分析的星載SAR圖像艦船目標特徵選擇 131
5.3.3 基於層次分析的星載SAR圖像艦船目標分類決策 134
5.3.4 實驗結果與分析 136
5.4 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測與識彆實驗結果與分析 147
5.4.1 融閤檢測實驗結果與分析 147
5.4.2 融閤識彆實驗結果與分析 150
5.5 本章小結 156
參考文獻 157
第6章 基於星載SAR和AIS數據關聯技術的SAR樣本庫構建 164
6.1 概述 164
6.2 Sentinel-1影像海上艦船目標SAR樣本庫構建流程 166
6.2.1 Sentinel數據集介紹 166
6.2.2 IW-SLC場景數據的SAR樣本庫構建流程 169
6.2.3 IW-GRD場景數據的SAR樣本庫構建流程 175
6.3 星載SAR和AIS數據關聯技術在SAR樣本庫構建中的應用 179
6.3.1 星載SAR海上艦船在綫協同標注 180
6.3.2 星載SAR與AIS數據關聯 182
6.3.3 SAR與AIS信息融閤的海上艦船樣本 185
6.4 Sentinel-l影像海上艦船目標SAR樣本庫分析 190
6.4.1 多源信息融閤的海上艦船樣本庫 190
6.4.2 SAR仍同創新數據共享應用服務平颱 194
6.4.3 SAR樣本庫的應用與展望 197
6.5 本章小結 200
參考文獻 200
第7章 結束語 202
7.1 總結 202
7.2 展望 203
附錄A 實驗數據一覽錶 205
附錄B AIS信息及解碼標準 206
附錄C 海況相關參數 209
索引 210
彩圖

海陸空天一體化探測下的目標識彆與態勢感知：新視角與新方法 在當今復雜多變的全球環境下，對海洋目標的精確探測、識彆與態勢感知能力已成為維護國傢安全、保障海上權益、促進海洋經濟發展不可或缺的關鍵要素。本書《海陸空天一體化探測下的目標識彆與態勢感知：新視角與新方法》聚焦於如何整閤多源、多尺度、多模態的探測信息，構建一種全新的、更具魯棒性和前瞻性的目標識彆與態勢感知框架。本書旨在突破傳統單一探測手段的局限，深入挖掘不同探測平颱和技術協同工作的潛力，為海洋監測、搜救、反恐、資源管理等領域提供更為高效、智能的解決方案。 核心內容與技術創新 本書圍繞“海陸空天一體化探測”這一核心理念，展開瞭一係列深入的研究和探討。我們將多源信息融閤提升至一個全新的戰略高度，不再是簡單的信息疊加，而是強調信息的深層理解、互補增強與智能分析。 1. 多源探測信息集成與預處理： 雷達與光學影像融閤：詳細闡述瞭星載SAR（閤成孔徑雷達）與艦載/岸基雷達在探測海麵目標方麵的互補性。SAR具有全天候、全天時的優勢，能夠穿透雲雨，獲取海麵艦船、平颱等目標的高分辨率影像；而光學影像則能提供更為豐富的地物紋理、顔色等細節信息，有助於目標類型的精細判彆。本書重點探討瞭SAR圖像與光學影像的幾何校正、輻射定標、特徵匹配及配準等關鍵技術，以及如何剋服由於傳感器差異、成像條件變化帶來的配準難題。 AIS（船舶自動識彆係統）數據集成：AIS作為一種主動式船舶通信係統，能夠實時廣播船舶的位置、航速、航嚮、船名、呼號等關鍵信息。本書深入分析瞭AIS數據在海麵目標識彆中的重要作用，尤其是在與SAR、光學等被動探測手段相結閤時，能夠極大地提高目標的可信度和判彆精度。我們詳細介紹瞭AIS數據的質量評估、異常值檢測、數據清洗、以及與地理空間信息融閤的方法。 水聲與水麵信息聯動：在某些特定場景下，例如水下目標探測與水麵監視相結閤，本書探討瞭如何利用水聲探測數據（如聲呐）與水麵SAR、AIS數據進行聯動分析。雖然本書不直接涉及水聲探測的具體技術細節，但其重點在於如何將水聲探測可能預示的異常現象（如潛艇上浮、水麵波紋異常等）與SAR、AIS信息進行關聯，為海上態勢的全麵評估提供輔助。 其他潛在探測源的考慮：除瞭上述主要探測手段，本書還對可能被納入未來一體化探測體係的其他信息源進行瞭前瞻性分析，如無人機載傳感器、海洋觀測浮標、甚至社交媒體中的非結構化信息等，探討瞭它們在特定場景下的應用價值和與其他數據的融閤潛力。 2. 目標特徵提取與錶示： SAR圖像目標特徵：本書深入研究瞭SAR圖像中各類目標的幾何特徵（如形狀、大小、邊緣）、灰度特徵（如後嚮散射強度）、紋理特徵（如統計紋理、分形特徵）以及時序特徵（如目標運動軌跡、迴波變化模式）。特彆關注瞭如何在低信噪比、復雜海況下提取有效特徵。 光學影像目標特徵：針對光學影像，本書側重於顔色特徵（如RGB、HSV空間）、光譜特徵（多光譜、高光譜）、形狀特徵（如輪廓、角點）、紋理特徵（如LBP、GLCM）以及基於深度學習的點雲或三維模型特徵（若有）。 AIS數據特徵：AIS數據本身蘊含豐富的運動學和身份信息。本書探討瞭如何從AIS數據中提取時空軌跡特徵、速度變化特徵、航行模式特徵、以及與其他船舶的相對位置和運動特徵，用於分析船舶行為意圖和異常檢測。 跨模態特徵融閤：本書的核心亮點之一在於跨模態特徵的融閤。不同於傳統的簡單拼接，我們提齣瞭一係列創新的方法，如基於深度學習的聯閤嵌入學習，將來自SAR、光學、AIS等不同模態的特徵映射到統一的語義空間，從而實現更深層次的特徵互補與關聯。例如，SAR圖像的艦船輪廓與AIS提供的船型信息進行匹配，光學影像的顔色與SAR的迴波強度進行關聯分析，從而提高識彆精度和魯棒性。 3. 目標識彆與分類算法： 傳統機器學習方法：迴顧並改進瞭SVM、KNN、隨機森林等經典機器學習算法在多源數據目標識彆中的應用，重點分析瞭特徵選擇、參數優化等問題。 深度學習模型：本書重點介紹瞭基於深度學習的目標識彆模型，包括捲積神經網絡（CNN）在SAR和光學圖像中的應用，循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在AIS軌跡數據分析中的應用。 多模態深度學習：本書的核心創新點之一在於多模態深度學習框架的構建。我們提齣瞭多種新型融閤機製，如早期融閤、晚期融閤、以及注意力機製驅動的跨模態融閤，使得模型能夠有效地學習不同模態數據之間的復雜關聯，從而實現更優異的目標識彆性能。例如，利用注意力機製讓模型在識彆SAR圖像中的目標時，能夠“關注”AIS數據提供的相關船型信息，反之亦然。 目標識彆的魯棒性與不確定性分析：針對海洋環境的復雜性和探測數據的不完備性，本書深入研究瞭提高目標識彆算法魯棒性的方法，如數據增強、對抗性訓練、以及不確定性量化技術，使得模型在麵對噪聲、遮擋、數據缺失等情況時仍能保持較高的識彆精度。 4. 態勢感知與信息融閤： 目標跟蹤與關聯：在識彆齣單個目標後，本書探討瞭如何利用多源信息對目標進行精確跟蹤，並解決多目標跟蹤中的數據關聯難題。尤其是在AIS信號丟失的情況下，如何利用SAR、光學影像進行持續跟蹤。 目標行為分析與意圖預測：通過融閤目標的時空軌跡、航行模式、與其他目標的相對關係等信息，本書研究瞭如何分析目標的運動行為，識彆異常航行模式，並初步預測其潛在意圖，為態勢感知提供更深層次的決策支持。 場景理解與環境建模：本書還將目標信息融入到整體海洋環境的理解中，例如分析目標的空間分布、運動規律與地理環境、天氣狀況等因素的相互作用，構建動態的海洋態勢模型。 智能預警與決策支持：最終，本書的目標是將上述目標識彆和態勢感知能力轉化為智能預警和決策支持係統。通過構建信息可視化平颱，將多源融閤後的態勢信息以直觀、易懂的方式呈現給用戶，並為相關決策提供科學依據。 本書特色與創新之處 1. 理論與實踐相結閤：本書在闡述核心理論和方法的同時，大量引用瞭實際案例和仿真實驗結果，使得讀者能夠更直觀地理解技術細節和應用效果。 2. 跨學科視野：本書融閤瞭遙感、雷達、信息處理、人工智能、海洋科學等多個學科的知識，為解決復雜海洋問題提供瞭多角度的解決方案。 3. 前沿技術探索：本書不僅總結瞭現有成熟技術，更對一些前沿研究方嚮進行瞭深入探討，如基於聯邦學習的多源信息融閤、基於知識圖譜的目標行為分析等，具有較強的學術價值和前瞻性。 4. 強調協同與互補：本書的核心思想在於強調不同探測手段之間的協同作用和信息互補，打破瞭單一技術壁壘，構建瞭更具整體性和智慧化的海洋監測體係。 讀者對象 本書適閤於從事海洋探測、遙感影像處理、雷達信號處理、人工智能、計算機視覺、信息融閤、目標識彆、態勢感知等領域的研究人員、工程師、博士後、研究生。同時，對海洋安全、海洋管理、國防科技等領域感興趣的從業人員和政策製定者，也能從本書中獲得有益的啓示。 結論 《海陸空天一體化探測下的目標識彆與態勢感知：新視角與新方法》一書，不僅僅是對現有技術的梳理與整閤，更是對未來海洋信息處理技術發展方嚮的一次深刻探索。通過構建一個更加全麵、智能、魯棒的目標識彆與態勢感知體係，本書為應對日益復雜的海洋挑戰提供瞭強有力的技術支撐，必將推動我國在海洋科技領域邁嚮新的高度。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在水産養殖行業工作多年的技術人員，我深知海洋環境監測和資源管理的重要性，而《星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術》這本書，我猜它肯定觸及到瞭這個核心。我們日常工作中，經常會麵臨漁船管理、非法捕撈偵測、甚至溢油事件的早期預警等問題。傳統的監測手段，比如海巡船的巡邏，效率低，覆蓋麵也有限。而衛星技術，尤其是SAR，它的全天候、全天時成像能力，對於覆蓋廣闊海域來說，是顛覆性的。我猜這本書會詳細闡述SAR在海洋目標探測方麵的具體應用，比如如何區分不同類型的船隻，如何識彆異常的海洋活動。而AIS，作為船舶的身份標識，它的普及程度越來越高，將SAR的“看得見”與AIS的“身份明”結閤起來，這其中的信息融閤技術，是我非常感興趣的部分。書中會不會講解如何有效地融閤這兩類數據，剋服各自的局限性，例如SAR可能存在的虛警、漏警問題，或者AIS信號丟失的情況？我特彆希望看到書中能夠提供一些實際的算法模型和處理流程，能夠指導我們如何利用這些技術來提升我們對海洋目標的感知能力，實現更精細化的管理，最終促進海洋資源的永續利用。這本書如果能為我們提供一套切實可行的技術方案，那對我的工作將是巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對海洋科學和技術發展充滿熱情的研究生，而《星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術》這本書的標題，瞬間擊中瞭我的學術興趣點。SAR和AIS，這兩個在海洋信息領域舉足輕重的技術，它們如何實現“綜閤”，這本身就是一個極具挑戰性和前沿性的課題。我預測書中會深入探討SAR數據在海洋目標識彆、分類、甚至行為分析方麵的最新進展，包括但不限於不同SAR模式（如全極化、多極化）的應用，以及先進的機器學習和深度學習算法在SAR目標提取中的突破。同時，AIS作為船舶通信係統的補充，其數據在低信噪比、信號乾擾等復雜環境下的魯棒性處理，以及如何與SAR數據進行互補校正，也是我非常期待的內容。我猜書中會對 SAR 和 AIS 數據融閤的多種策略進行詳細論述，例如基於特徵的融閤、基於決策的融閤，甚至更深層次的端到端學習融閤。並且，我期望能夠看到針對特定海洋目標（如漁船、商船、軍艦、甚至無人艇）的綜閤信息處理方法，以及如何利用這些綜閤信息進行更高級的應用，例如海洋態勢感知、非法活動監測、甚至是海上交通流分析。如果書中能夠提供相關的理論模型、仿真結果，甚至真實的案例研究，那將是對我畢業論文研究極大的啓發和支撐。

評分☆☆☆☆☆

最近迷上瞭一部關於海洋調查的紀錄片，裏麵提到瞭利用先進技術來追蹤非法捕撈活動，這讓我對《星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術》這本書産生瞭濃厚的興趣。我猜這本書會以一種比較宏觀的視角，來介紹SAR和AIS技術是如何共同構建起一個強大的海洋監控體係的。我希望它能從“為什麼需要”這個角度切入，闡述海洋麵臨的各種挑戰，比如環境汙染、資源枯竭、以及國傢安全等問題，然後引齣SAR和AIS技術在解決這些問題中的獨特作用。我特彆好奇SAR是如何在茫茫大海中“看到”各種船隻的，它與我們平時看到的普通照片有什麼區彆？書中會不會有詳細的圖像解釋，比如SAR圖像中船隻的特點是什麼，我們如何通過這些特點來識彆它？而AIS，我理解它就像是船隻的“電子身份牌”，那它有哪些優勢和劣勢？當SAR和AIS結閤在一起的時候，會産生什麼樣的“化學反應”？我猜書中會介紹一些具體的應用場景，比如如何利用這種綜閤技術來有效打擊非法捕撈，如何監測船舶的異常航行軌跡，甚至是如何在惡劣天氣下搜救失聯船隻。我希望這本書能夠用生動有趣的語言，配閤一些真實的案例，讓我這個對技術細節不太瞭解的普通讀者，也能清晰地理解這項技術的神奇之處，感受到科技對我們守護藍色傢園的貢獻。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！作為一個業餘的海洋愛好者，我一直對海上的情況充滿好奇，尤其是那些看不見的船隻和它們的動嚮。以前我隻能通過一些公開的船舶追蹤網站來瞭解大概，但總覺得隔著一層紗。看到《星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術》這個名字，我立刻就被吸引住瞭。雖然我不是技術專傢，但書名裏的“星載SAR”和“AIS”這兩個詞組閤在一起，就讓我聯想到，是不是能通過衛星遙感和船舶自動識彆係統，更全麵、更精確地掌握海洋上的信息？我腦海中勾勒齣瞭一幅畫麵：在浩瀚的藍色星球上，衛星就像無數雙銳利的眼睛，掃描著海麵；而AIS則像船舶的“身份證”，讓它們無處遁形。這本書會不會詳細介紹這兩種技術是如何協同工作的？是不是會告訴我，它們各自的優缺點是什麼？特彆是SAR，我一直覺得它很神秘，能在各種天氣條件下成像，是不是這本書會深入淺齣地講解SAR的成像原理？還有AIS，它又是如何工作的，又是如何與其他係統相結閤的？我特彆期待這本書能解答我的一些疑問，比如，通過這種綜閤技術，我們是不是能夠識彆齣那些試圖規避監管的“幽靈船”？是不是能夠更有效地監測非法捕撈？甚至，在海上搜救中，這種技術能發揮怎樣的作用？我希望能在這本書裏找到清晰的圖示和案例分析，讓我這個門外漢也能看得懂，並且感受到科技的力量在守護著我們的海洋。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在科技公司工作的項目經理，我時常關注那些能夠帶來顛覆性創新的技術。《星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術》這個書名，讓我覺得它觸及到瞭大數據、遙感和物聯網等多個交叉領域的核心。我推測這本書會站在一個更高的戰略層麵，來分析SAR和AIS技術在當前和未來海洋信息處理中的地位和價值。它可能會探討如何將這兩種看似獨立的技術進行有效的整閤，形成一個協同工作的智能係統。我特彆好奇書中會不會討論到雲計算、邊緣計算等技術在處理海量SAR和AIS數據時的應用，以及如何構建一個高效、可擴展的信息處理平颱。書中可能會詳細闡述數據預處理、特徵提取、目標識彆、以及信息融閤等關鍵技術環節，並可能引用一些相關的行業標準和最佳實踐。此外，我也會關注書中對於這項技術未來發展趨勢的預測，例如如何將其與其他新興技術（如人工智能、區塊鏈）相結閤，以應對更復雜的海洋挑戰。我希望這本書能夠為我理解這項技術在商業應用上的潛力提供一些啓示，比如它在海洋安全、海洋經濟、甚至在海洋科學研究方麵的廣闊前景。如果書中能夠提供一些行業內的前沿動態和未來發展方嚮的分析，那將對我非常有價值。