星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术 9787030520043 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郁文贤 著

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

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030520043

商品编码：29647201782

包装：精装

出版时间：2017-06-01

基本信息

书名:星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术

：110.00元

售价：80.3元,便宜29.7元,折扣73

作者:郁文贤

出版社：科学出版社

出版日期：2017-06-01

ISBN：9787030520043

字数：

页码：228

版次：01

装帧：精装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

星载SAR与AIS（特别是星载AIS）综合的海洋监视技术是目前国内外海洋遥感领域的研究热点。本书是国内首部较系统、深入地研究和探索星载SAR与AIS（特别是星载AIS）综合的海洋监视技术的专著，汇集了作者近年来在星载SAR与AIS综合的海洋监视技术领域的*新研究成果。全书在对星载SAR与AIS综合的海洋监视技术的研究背景、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综合的海洋监视关键技术进行了正确地定位，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作了较全面地论述，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）载AIS数据进行了实验验证，*后将所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Sentinel-1A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

作者介绍

文摘

序言

海洋观测新篇章：陆海空协同下的精细化目标识别与追踪 本书聚焦于当前海洋观测领域中最具前沿性和发展潜力的技术融合——星载合成孔径雷达（SAR）与船舶自动识别系统（AIS）的综合应用。在日益复杂的海洋环境和不断增长的海洋活动监测需求下，单一观测手段的局限性日益凸显。SAR以其全天候、全天时的成像能力，能够穿透云雨，捕捉海洋表面的微弱信号，为目标探测提供了坚实的基础。而AIS作为一种广播式船舶信息系统，能够实时、精确地传递船舶的身份、位置、航速、航向等关键信息。将这两者进行有机结合，不仅能克服各自的不足，更能产生“1+1>2”的协同效应，为海洋目标信息的获取、处理和分析开启全新的维度。 本书旨在深入探讨星载SAR与AIS数据在海洋目标信息处理方面的融合策略、关键技术以及实际应用。我们将从基础理论出发，逐步深入到技术细节，最终落脚于实际应用场景的分析与展望，为读者勾勒出一幅陆海空协同下精细化海洋目标识别与追踪的宏伟蓝图。 第一部分：理论基石与数据基础 在正式探讨技术融合之前，我们首先需要为读者打下坚实的理论基础，并清晰地梳理SAR与AIS数据的特性。 星载SAR成像原理与数据特性： 本章将详细阐述合成孔径雷达的基本工作原理，包括脉冲发射、回波接收、多普勒效应、成像过程等。特别地，我们将重点介绍星载SAR系统的特点，例如其轨道设计、成像模式（如条带模式、宽幅模式、扫描SAR等）及其对数据质量的影响。此外，还将深入分析SAR图像的几何畸变、辐射定标、地形起伏、海浪影响等数据特性，为后续的目标识别和信息提取奠定基础。我们将讨论不同SAR传感器（如C波段、X波段、L波段）在目标探测方面的优势与劣势，以及SAR图像的斑点噪声对目标分析的挑战。 船舶自动识别系统（AIS）数据解析： 本章将详细介绍AIS系统的构成、工作原理以及其数据传输协议。我们将重点分析AIS数据中的关键信息字段，包括MMSI（Maritime Mobile Service Identity）、呼号、船名、船旗国、船舶类型、尺寸、位置（经纬度）、对地速度、对地航向、航行状态等。同时，还将讨论AIS数据的更新频率、数据质量问题（如信号丢失、位置偏差、身份伪造等）以及不同AIS类别（如A类、B类、SART等）的差异性。理解AIS数据的时空动态特性是进行数据融合与目标追踪的关键。 第二部分：核心技术：SAR与AIS数据的预处理与融合 数据融合是实现SAR与AIS协同观测的核心环节。本部分将详细介绍数据融合前的预处理技术，以及不同层次、不同方法的融合策略。 SAR图像目标检测与特征提取： 针对SAR图像中目标检测的挑战，本章将系统介绍多种先进的目标检测算法。我们将涵盖基于阈值分割、边缘检测、区域生长等传统方法，并重点介绍基于机器学习和深度学习的先进检测模型，如Faster R-CNN、YOLO系列、Mask R-CNN等在SAR目标检测中的应用。在特征提取方面，我们将讨论如何从SAR图像中提取目标的外观特征（如形状、灰度、纹理）、极化特征（对于多极化SAR）以及运动相关的特征。本章还将讨论如何处理SAR图像中存在的虚警问题，以及提高检测的鲁棒性。 AIS数据预处理与质量提升： AIS数据虽然相对规整，但其质量直接影响融合效果。本章将重点介绍AIS数据的预处理技术，包括异常值剔除、数据平滑、航线纠偏、缺失数据插值等。我们将讨论如何利用船舶的运动学约束（如速度、航向的连续性）来识别和修正AIS数据中的错误。此外，还将探讨如何根据船舶类型、航行区域等信息对AIS数据进行过滤和分类，以提高后续融合的效率和准确性。 SAR与AIS多源数据融合策略： 本章是本书的核心内容之一，将系统介绍SAR与AIS数据的融合策略。我们将从数据层融合、特征层融合和决策层融合等不同层次进行阐述。 数据层融合： 重点介绍如何将SAR图像和AIS点数据进行空间配准和时间对齐。我们将讨论基于地理坐标的配准方法，以及如何处理SAR图像与AIS数据在空间分辨率和时间粒度上的差异。 特征层融合： 介绍如何将从SAR图像提取的目标特征与AIS提供的船舶信息进行融合。我们将讨论基于属性的融合方法，例如利用SAR图像检测到的疑似目标，通过其几何形状、大小等特征与AIS船舶的船型、尺寸信息进行匹配。 决策层融合： 探讨在独立对SAR和AIS数据进行目标识别后，如何通过贝叶斯推理、证据理论、模糊逻辑等方法进行多源信息的融合，从而提高整体的目标识别概率和准确率。 第三部分：精细化信息处理与应用 在完成SAR与AIS数据的融合后，我们就能实现更高级别的海洋目标信息处理，并将其应用于实际的海洋监测场景。 SAR与AIS协同下的船舶精确定位与航迹追踪： 本章将重点介绍如何利用SAR与AIS的协同来克服单一数据源的局限性，实现船舶的高精度定位与连续航迹追踪。例如，在AIS信号丢失或中断的情况下，SAR图像可以提供临时的目标检测信息，通过与前后AIS数据的时空关联，实现航迹的“续航”。反之，AIS数据可以为SAR图像中的目标提供身份信息，从而实现对特定船舶的精确跟踪。我们将讨论卡尔曼滤波、粒子滤波等滤波算法在多源信息下的应用，以实现平滑、鲁棒的航迹估计。 SAR与AIS协同下的船舶识别与分类： 传统上，SAR船舶识别主要依赖于目标在SAR图像中的形状、大小、亮度和纹理等特征。结合AIS数据后，我们可以极大地提高识别的准确性和效率。例如，SAR图像中的一个疑似目标，如果能够匹配到一个AIS信号，则该目标就很有可能是一艘真实的船舶，并且其身份信息（如船名、船型）也随之确定。本章将深入探讨如何利用SAR图像特征与AIS提供的船舶类型、尺寸等属性信息进行交叉验证和协同判别，实现船舶的精确识别与细致分类（如渔船、货船、油轮、军舰等）。 SAR与AIS协同下的海上交通安全与态势感知： 本章将重点探讨SAR与AIS协同应用在海上交通安全领域的实际价值。通过融合两者的信息，可以构建更加全面的海上交通态势感知系统。例如，可以实时监测航道内的船舶密度、航行轨迹，识别危险的船舶会遇情况，及时发出预警。此外，在禁航区、限航区等区域，SAR数据可以用于检测AIS信号异常或消失的船舶，以发现非法闯入或规避检查的船只。我们将讨论如何利用融合后的信息进行交通流量分析、异常行为检测以及潜在危险预警。 SAR与AIS协同下的非法活动监测与海洋权益维护： 海洋权益的维护和非法活动的打击是当前海洋监测的重要任务。本章将探讨SAR与AIS协同在打击海上非法捕捞、走私、偷渡以及其他违法行为方面的应用。SAR图像能够有效地发现海面上未报告或AIS信号异常的船只，结合AIS数据，可以快速定位和锁定可疑目标，为执法部门提供重要的情报支持。我们将分析如何利用SAR图像特征（如渔船的捕捞特征、集装箱船的集装箱排列等）与AIS数据进行关联分析，提高非法活动的监测效率。 SAR与AIS协同应用的未来展望： 随着遥感技术的不断发展和人工智能算法的日益成熟，SAR与AIS的协同应用将迎来更广阔的发展空间。本章将对未来的技术趋势进行展望，包括高分辨率SAR数据与高密度AIS数据的融合、多平台（如无人机、无人船）与天基/空基SAR的协同观测、基于深度学习的端到端融合模型、实时化处理与智能决策支持系统等。我们将探讨如何构建更加智能化、自动化的海洋目标信息处理体系，为实现可持续的海洋发展提供强大的技术支撑。 本书内容涵盖了从基础理论到前沿技术的系统性阐述，旨在为海洋观测、遥感技术、计算机视觉、信息融合等领域的科研人员、工程技术人员以及相关专业学生提供一本全面、深入的学习参考资料。我们期望通过本书的阅读，读者能够深刻理解SAR与AIS数据协同的强大潜力，掌握相关的关键技术，并能够将其应用于解决实际的海洋监测与管理问题，共同推动海洋事业的蓬勃发展。

评分☆☆☆☆☆

阅读一本涉及前沿交叉学科的书籍，我总会关注其理论的深度能否支撑起复杂系统的构建。这本书的名称暗示的正是这种复杂性：如何处理“异构”数据。SAR数据是连续的、网格化的二维图像，而AIS数据是离散的、基于事件的点状记录。这种维度和性质上的巨大差异，要求极高的数学功底来搭建统一的数学描述框架。我希望书中能详细介绍如何将AIS的航迹点插值或重构到SAR的成像几何空间中，以实现精确的空间对准。此外，由于SAR成像过程的固有延迟，可能导致目标在SAR图像中的位置与最新的AIS位置信息存在偏差，如何有效补偿这一时间延迟，避免“目标失跟”或错误的关联，是实战中的关键挑战。这本书如果能提供一个清晰的流程图，从原始的SAR数据采集、预处理，到AIS报文接收、解码，再到最终的融合决策，每一步骤的输入输出和关键算法选择都表述得井井有条，那它就不仅仅是一本理论书，更是一本可供操作的“技术手册”。其对基础理论的挖掘和对工程实践的指导，将是检验其质量的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了一些关于遥感数据融合的书籍，大多侧重于光学和SAR的融合，像这样直接将SAR和AIS结合起来作为核心技术主题的书籍是相当少见的。这本书给我的直观感受是其对实际工程应用的重视程度非常高。海洋目标信息的“处理技术”这几个字，暗示了书中不会仅仅停留在理论推导层面，而会深入到数据预处理、特征提取、融合策略的具体实现上。我很想知道，作者是如何解决SAR数据固有的高分辨率与AIS数据离散性之间的“时间-空间不匹配”问题的。举个例子，当SAR成像时，AIS信号可能因船只区域性堵塞或信号盲区而缺失，此时算法如何平滑地过渡，保证跟踪链不中断？此外，对于SAR图像中那些“暗目标”或未开启AIS的船只，这本书是否提出了有效的、基于SAR特征的识别和身份推定方法？我猜想，书中对融合框架的构建一定包含了复杂的概率统计模型，或许涉及到卡尔曼滤波的扩展版本，或是基于证据理论的决策融合。这本书如果能提供一些真实海试数据的分析结果，比如在复杂海况下，这种融合方案相比单一传感器方案能带来多少性能提升，那就更具有说服力了。它似乎致力于构建一套完整的“感知-识别-定位”的闭环系统，而不是零散的技术点集合。

评分☆☆☆☆☆

我从一个纯粹的系统集成角度来审视这本书。在现代海洋态势感知（MDA）系统中，目标信息的处理速度和准确性直接关系到国家的海洋安全和资源管理效率。这本书的价值，或许在于它提供了一个“高性能计算”视角的解决方案。SAR图像的处理，尤其是高分辨率数据的处理，对计算资源是巨大的考验。如何将复杂的CFAR检测、海杂波抑制，以及随后与AIS数据的关联算法进行优化，以满足近实时甚至实时的处理需求，是这本书必须解决的问题。我猜想，书中可能会探讨GPU加速、并行计算在SAR数据处理中的应用，以及如何设计一种轻量化的融合算法，使得在资源受限的平台上也能运行。此外，对于处理大规模数据流（如连续过境的SAR数据流与高频更新的AIS流），书中是否提供了面向流式处理的架构设计思路？例如，采用事件驱动的架构来处理突发的目标信息，而不是批处理模式。如果这本书能够提供关于如何构建一个高吞吐量、低延迟的海洋目标信息处理流水线的设计指南，那么它对提升现有海洋监测系统的整体效能，将具有不可替代的实践意义。

评分☆☆☆☆☆

从目录的想象来看，这本书的技术栈必然非常广博，它要求作者不仅精通SAR信号的成像机理和海面散射特性，还得对VHF/UHF频段的AIS信号传播衰减、编码解码以及网络拓扑有深刻理解。我个人对其中关于“信息熵”和“不确定性管理”的部分尤其好奇。在信息融合领域，如何量化不同信息源的可靠性并据此分配权重，是决定系统性能的死穴。这本书如果能提供一套系统的、可量化的指标来评估SAR观测的不确定性（例如，受海浪影响的几何畸变、幅度噪声）与AIS报文的缺失率和延时之间的动态平衡机制，那将是巨大的贡献。我猜测，作者可能提出了一种自适应的权重调整算法，该算法能够根据实时的海况（如风速、浪高）自动优化SAR的特征权重，并结合AIS信号的强弱来决定最终的融合结果。这种对信息质量的精细化处理，是传统简单线性加权融合方法无法比拟的。对于从事海洋监视任务的决策者而言，一本能清晰阐述“为什么相信这个数据，不相信那个数据”的书，其价值是无法估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本《星载SAR与AIS综合的海洋目标信息处理技术》听起来像是为海洋遥感和信息处理领域的专业人士量身打造的深度技术专著。光是书名就透露出它聚焦于两个前沿且互补的技术——星载合成孔径雷达（SAR）和自动识别系统（AIS）的融合应用。我期待这本书能够深入探讨如何有效地整合这两种截然不同的数据源。SAR提供的是目标的物理散射特性，对隐蔽目标和全天时观测至关重要；而AIS则直接提供目标的身份、航迹等先验信息。因此，这本书的价值或许在于它详尽阐述了如何建立一个鲁棒的、跨模态的数据关联框架。我尤其关注它在目标检测、分类以及时序跟踪方面的创新算法。例如，如何利用AIS数据对SAR图像中的潜在目标进行精细的先验约束，从而提高小目标、弱散射目标的检出率，并有效抑制虚警。书中对SAR图像的复杂背景抑制、海杂波的建模与去除，以及AIS信号质量评估的技术细节，想必会是衡量其专业深度的关键点。如果它能提供一些结合深度学习方法处理多源异构数据的案例，那就更棒了，那意味着它紧跟了当前人工智能在遥感领域应用的步伐。总而言之，这是一本需要扎实信号处理和海洋学背景才能完全消化的“硬核”读物，对于希望在海洋态势感知方面做出突破的科研人员来说，无疑是一份宝贵的参考资料。