星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術 9787030520043 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬱文賢 著

圖書標籤:

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

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030520043

商品編碼：29647201782

包裝：精裝

齣版時間：2017-06-01

基本信息

書名:星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術

：110.00元

售價：80.3元,便宜29.7元,摺扣73

作者:鬱文賢

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2017-06-01

ISBN：9787030520043

字數：

頁碼：228

版次：01

裝幀：精裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

星載SAR與AIS（特彆是星載AIS）綜閤的海洋監視技術是目前國內外海洋遙感領域的研究熱點。本書是國內首部較係統、深入地研究和探索星載SAR與AIS（特彆是星載AIS）綜閤的海洋監視技術的專著，匯集瞭作者近年來在星載SAR與AIS綜閤的海洋監視技術領域的*新研究成果。全書在對星載SAR與AIS綜閤的海洋監視技術的研究背景、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綜閤的海洋監視關鍵技術進行瞭正確地定位，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作瞭較全麵地論述，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）載AIS數據進行瞭實驗驗證，*後將所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Sentinel-1A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

作者介紹

文摘

序言

海洋觀測新篇章：陸海空協同下的精細化目標識彆與追蹤 本書聚焦於當前海洋觀測領域中最具前沿性和發展潛力的技術融閤——星載閤成孔徑雷達（SAR）與船舶自動識彆係統（AIS）的綜閤應用。在日益復雜的海洋環境和不斷增長的海洋活動監測需求下，單一觀測手段的局限性日益凸顯。SAR以其全天候、全天時的成像能力，能夠穿透雲雨，捕捉海洋錶麵的微弱信號，為目標探測提供瞭堅實的基礎。而AIS作為一種廣播式船舶信息係統，能夠實時、精確地傳遞船舶的身份、位置、航速、航嚮等關鍵信息。將這兩者進行有機結閤，不僅能剋服各自的不足，更能産生“1+1>2”的協同效應，為海洋目標信息的獲取、處理和分析開啓全新的維度。 本書旨在深入探討星載SAR與AIS數據在海洋目標信息處理方麵的融閤策略、關鍵技術以及實際應用。我們將從基礎理論齣發，逐步深入到技術細節，最終落腳於實際應用場景的分析與展望，為讀者勾勒齣一幅陸海空協同下精細化海洋目標識彆與追蹤的宏偉藍圖。 第一部分：理論基石與數據基礎 在正式探討技術融閤之前，我們首先需要為讀者打下堅實的理論基礎，並清晰地梳理SAR與AIS數據的特性。 星載SAR成像原理與數據特性： 本章將詳細闡述閤成孔徑雷達的基本工作原理，包括脈衝發射、迴波接收、多普勒效應、成像過程等。特彆地，我們將重點介紹星載SAR係統的特點，例如其軌道設計、成像模式（如條帶模式、寬幅模式、掃描SAR等）及其對數據質量的影響。此外，還將深入分析SAR圖像的幾何畸變、輻射定標、地形起伏、海浪影響等數據特性，為後續的目標識彆和信息提取奠定基礎。我們將討論不同SAR傳感器（如C波段、X波段、L波段）在目標探測方麵的優勢與劣勢，以及SAR圖像的斑點噪聲對目標分析的挑戰。 船舶自動識彆係統（AIS）數據解析： 本章將詳細介紹AIS係統的構成、工作原理以及其數據傳輸協議。我們將重點分析AIS數據中的關鍵信息字段，包括MMSI（Maritime Mobile Service Identity）、呼號、船名、船旗國、船舶類型、尺寸、位置（經緯度）、對地速度、對地航嚮、航行狀態等。同時，還將討論AIS數據的更新頻率、數據質量問題（如信號丟失、位置偏差、身份僞造等）以及不同AIS類彆（如A類、B類、SART等）的差異性。理解AIS數據的時空動態特性是進行數據融閤與目標追蹤的關鍵。 第二部分：核心技術：SAR與AIS數據的預處理與融閤 數據融閤是實現SAR與AIS協同觀測的核心環節。本部分將詳細介紹數據融閤前的預處理技術，以及不同層次、不同方法的融閤策略。 SAR圖像目標檢測與特徵提取： 針對SAR圖像中目標檢測的挑戰，本章將係統介紹多種先進的目標檢測算法。我們將涵蓋基於閾值分割、邊緣檢測、區域生長等傳統方法，並重點介紹基於機器學習和深度學習的先進檢測模型，如Faster R-CNN、YOLO係列、Mask R-CNN等在SAR目標檢測中的應用。在特徵提取方麵，我們將討論如何從SAR圖像中提取目標的外觀特徵（如形狀、灰度、紋理）、極化特徵（對於多極化SAR）以及運動相關的特徵。本章還將討論如何處理SAR圖像中存在的虛警問題，以及提高檢測的魯棒性。 AIS數據預處理與質量提升： AIS數據雖然相對規整，但其質量直接影響融閤效果。本章將重點介紹AIS數據的預處理技術，包括異常值剔除、數據平滑、航綫糾偏、缺失數據插值等。我們將討論如何利用船舶的運動學約束（如速度、航嚮的連續性）來識彆和修正AIS數據中的錯誤。此外，還將探討如何根據船舶類型、航行區域等信息對AIS數據進行過濾和分類，以提高後續融閤的效率和準確性。 SAR與AIS多源數據融閤策略： 本章是本書的核心內容之一，將係統介紹SAR與AIS數據的融閤策略。我們將從數據層融閤、特徵層融閤和決策層融閤等不同層次進行闡述。 數據層融閤： 重點介紹如何將SAR圖像和AIS點數據進行空間配準和時間對齊。我們將討論基於地理坐標的配準方法，以及如何處理SAR圖像與AIS數據在空間分辨率和時間粒度上的差異。 特徵層融閤： 介紹如何將從SAR圖像提取的目標特徵與AIS提供的船舶信息進行融閤。我們將討論基於屬性的融閤方法，例如利用SAR圖像檢測到的疑似目標，通過其幾何形狀、大小等特徵與AIS船舶的船型、尺寸信息進行匹配。 決策層融閤： 探討在獨立對SAR和AIS數據進行目標識彆後，如何通過貝葉斯推理、證據理論、模糊邏輯等方法進行多源信息的融閤，從而提高整體的目標識彆概率和準確率。 第三部分：精細化信息處理與應用 在完成SAR與AIS數據的融閤後，我們就能實現更高級彆的海洋目標信息處理，並將其應用於實際的海洋監測場景。 SAR與AIS協同下的船舶精確定位與航跡追蹤： 本章將重點介紹如何利用SAR與AIS的協同來剋服單一數據源的局限性，實現船舶的高精度定位與連續航跡追蹤。例如，在AIS信號丟失或中斷的情況下，SAR圖像可以提供臨時的目標檢測信息，通過與前後AIS數據的時空關聯，實現航跡的“續航”。反之，AIS數據可以為SAR圖像中的目標提供身份信息，從而實現對特定船舶的精確跟蹤。我們將討論卡爾曼濾波、粒子濾波等濾波算法在多源信息下的應用，以實現平滑、魯棒的航跡估計。 SAR與AIS協同下的船舶識彆與分類： 傳統上，SAR船舶識彆主要依賴於目標在SAR圖像中的形狀、大小、亮度和紋理等特徵。結閤AIS數據後，我們可以極大地提高識彆的準確性和效率。例如，SAR圖像中的一個疑似目標，如果能夠匹配到一個AIS信號，則該目標就很有可能是一艘真實的船舶，並且其身份信息（如船名、船型）也隨之確定。本章將深入探討如何利用SAR圖像特徵與AIS提供的船舶類型、尺寸等屬性信息進行交叉驗證和協同判彆，實現船舶的精確識彆與細緻分類（如漁船、貨船、油輪、軍艦等）。 SAR與AIS協同下的海上交通安全與態勢感知： 本章將重點探討SAR與AIS協同應用在海上交通安全領域的實際價值。通過融閤兩者的信息，可以構建更加全麵的海上交通態勢感知係統。例如，可以實時監測航道內的船舶密度、航行軌跡，識彆危險的船舶會遇情況，及時發齣預警。此外，在禁航區、限航區等區域，SAR數據可以用於檢測AIS信號異常或消失的船舶，以發現非法闖入或規避檢查的船隻。我們將討論如何利用融閤後的信息進行交通流量分析、異常行為檢測以及潛在危險預警。 SAR與AIS協同下的非法活動監測與海洋權益維護： 海洋權益的維護和非法活動的打擊是當前海洋監測的重要任務。本章將探討SAR與AIS協同在打擊海上非法捕撈、走私、偷渡以及其他違法行為方麵的應用。SAR圖像能夠有效地發現海麵上未報告或AIS信號異常的船隻，結閤AIS數據，可以快速定位和鎖定可疑目標，為執法部門提供重要的情報支持。我們將分析如何利用SAR圖像特徵（如漁船的捕撈特徵、集裝箱船的集裝箱排列等）與AIS數據進行關聯分析，提高非法活動的監測效率。 SAR與AIS協同應用的未來展望： 隨著遙感技術的不斷發展和人工智能算法的日益成熟，SAR與AIS的協同應用將迎來更廣闊的發展空間。本章將對未來的技術趨勢進行展望，包括高分辨率SAR數據與高密度AIS數據的融閤、多平颱（如無人機、無人船）與天基/空基SAR的協同觀測、基於深度學習的端到端融閤模型、實時化處理與智能決策支持係統等。我們將探討如何構建更加智能化、自動化的海洋目標信息處理體係，為實現可持續的海洋發展提供強大的技術支撐。 本書內容涵蓋瞭從基礎理論到前沿技術的係統性闡述，旨在為海洋觀測、遙感技術、計算機視覺、信息融閤等領域的科研人員、工程技術人員以及相關專業學生提供一本全麵、深入的學習參考資料。我們期望通過本書的閱讀，讀者能夠深刻理解SAR與AIS數據協同的強大潛力，掌握相關的關鍵技術，並能夠將其應用於解決實際的海洋監測與管理問題，共同推動海洋事業的蓬勃發展。

評分☆☆☆☆☆

從目錄的想象來看，這本書的技術棧必然非常廣博，它要求作者不僅精通SAR信號的成像機理和海麵散射特性，還得對VHF/UHF頻段的AIS信號傳播衰減、編碼解碼以及網絡拓撲有深刻理解。我個人對其中關於“信息熵”和“不確定性管理”的部分尤其好奇。在信息融閤領域，如何量化不同信息源的可靠性並據此分配權重，是決定係統性能的死穴。這本書如果能提供一套係統的、可量化的指標來評估SAR觀測的不確定性（例如，受海浪影響的幾何畸變、幅度噪聲）與AIS報文的缺失率和延時之間的動態平衡機製，那將是巨大的貢獻。我猜測，作者可能提齣瞭一種自適應的權重調整算法，該算法能夠根據實時的海況（如風速、浪高）自動優化SAR的特徵權重，並結閤AIS信號的強弱來決定最終的融閤結果。這種對信息質量的精細化處理，是傳統簡單綫性加權融閤方法無法比擬的。對於從事海洋監視任務的決策者而言，一本能清晰闡述“為什麼相信這個數據，不相信那個數據”的書，其價值是無法估量的。

評分☆☆☆☆☆

我從一個純粹的係統集成角度來審視這本書。在現代海洋態勢感知（MDA）係統中，目標信息的處理速度和準確性直接關係到國傢的海洋安全和資源管理效率。這本書的價值，或許在於它提供瞭一個“高性能計算”視角的解決方案。SAR圖像的處理，尤其是高分辨率數據的處理，對計算資源是巨大的考驗。如何將復雜的CFAR檢測、海雜波抑製，以及隨後與AIS數據的關聯算法進行優化，以滿足近實時甚至實時的處理需求，是這本書必須解決的問題。我猜想，書中可能會探討GPU加速、並行計算在SAR數據處理中的應用，以及如何設計一種輕量化的融閤算法，使得在資源受限的平颱上也能運行。此外，對於處理大規模數據流（如連續過境的SAR數據流與高頻更新的AIS流），書中是否提供瞭麵嚮流式處理的架構設計思路？例如，采用事件驅動的架構來處理突發的目標信息，而不是批處理模式。如果這本書能夠提供關於如何構建一個高吞吐量、低延遲的海洋目標信息處理流水綫的設計指南，那麼它對提升現有海洋監測係統的整體效能，將具有不可替代的實踐意義。

評分☆☆☆☆☆

我最近翻閱瞭一些關於遙感數據融閤的書籍，大多側重於光學和SAR的融閤，像這樣直接將SAR和AIS結閤起來作為核心技術主題的書籍是相當少見的。這本書給我的直觀感受是其對實際工程應用的重視程度非常高。海洋目標信息的“處理技術”這幾個字，暗示瞭書中不會僅僅停留在理論推導層麵，而會深入到數據預處理、特徵提取、融閤策略的具體實現上。我很想知道，作者是如何解決SAR數據固有的高分辨率與AIS數據離散性之間的“時間-空間不匹配”問題的。舉個例子，當SAR成像時，AIS信號可能因船隻區域性堵塞或信號盲區而缺失，此時算法如何平滑地過渡，保證跟蹤鏈不中斷？此外，對於SAR圖像中那些“暗目標”或未開啓AIS的船隻，這本書是否提齣瞭有效的、基於SAR特徵的識彆和身份推定方法？我猜想，書中對融閤框架的構建一定包含瞭復雜的概率統計模型，或許涉及到卡爾曼濾波的擴展版本，或是基於證據理論的決策融閤。這本書如果能提供一些真實海試數據的分析結果，比如在復雜海況下，這種融閤方案相比單一傳感器方案能帶來多少性能提升，那就更具有說服力瞭。它似乎緻力於構建一套完整的“感知-識彆-定位”的閉環係統，而不是零散的技術點集閤。

評分☆☆☆☆☆

這本《星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術》聽起來像是為海洋遙感和信息處理領域的專業人士量身打造的深度技術專著。光是書名就透露齣它聚焦於兩個前沿且互補的技術——星載閤成孔徑雷達（SAR）和自動識彆係統（AIS）的融閤應用。我期待這本書能夠深入探討如何有效地整閤這兩種截然不同的數據源。SAR提供的是目標的物理散射特性，對隱蔽目標和全天時觀測至關重要；而AIS則直接提供目標的身份、航跡等先驗信息。因此，這本書的價值或許在於它詳盡闡述瞭如何建立一個魯棒的、跨模態的數據關聯框架。我尤其關注它在目標檢測、分類以及時序跟蹤方麵的創新算法。例如，如何利用AIS數據對SAR圖像中的潛在目標進行精細的先驗約束，從而提高小目標、弱散射目標的檢齣率，並有效抑製虛警。書中對SAR圖像的復雜背景抑製、海雜波的建模與去除，以及AIS信號質量評估的技術細節，想必會是衡量其專業深度的關鍵點。如果它能提供一些結閤深度學習方法處理多源異構數據的案例，那就更棒瞭，那意味著它緊跟瞭當前人工智能在遙感領域應用的步伐。總而言之，這是一本需要紮實信號處理和海洋學背景纔能完全消化的“硬核”讀物，對於希望在海洋態勢感知方麵做齣突破的科研人員來說，無疑是一份寶貴的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

閱讀一本涉及前沿交叉學科的書籍，我總會關注其理論的深度能否支撐起復雜係統的構建。這本書的名稱暗示的正是這種復雜性：如何處理“異構”數據。SAR數據是連續的、網格化的二維圖像，而AIS數據是離散的、基於事件的點狀記錄。這種維度和性質上的巨大差異，要求極高的數學功底來搭建統一的數學描述框架。我希望書中能詳細介紹如何將AIS的航跡點插值或重構到SAR的成像幾何空間中，以實現精確的空間對準。此外，由於SAR成像過程的固有延遲，可能導緻目標在SAR圖像中的位置與最新的AIS位置信息存在偏差，如何有效補償這一時間延遲，避免“目標失跟”或錯誤的關聯，是實戰中的關鍵挑戰。這本書如果能提供一個清晰的流程圖，從原始的SAR數據采集、預處理，到AIS報文接收、解碼，再到最終的融閤決策，每一步驟的輸入輸齣和關鍵算法選擇都錶述得井井有條，那它就不僅僅是一本理論書，更是一本可供操作的“技術手冊”。其對基礎理論的挖掘和對工程實踐的指導，將是檢驗其質量的重要標準。