高分辨率、多时相SAR图像数据集的构建
近二十年来,SAR图像理解与信息反演是一个得到广泛、深入研究的世界性难题.即使在高分条件下,由于相干斑噪声、结构极度敏感性、几何畸变、成像系统干扰等原因,SAR图像的高可信解译依然非常困难.SAR测试样本数据集是发展SAR图像解译与目标认知技术的基础与支撑.但是,SAR数据集并不是各种SAR数据的简单收集,而是要根据研究内容的需要,制定实验方案,科学的选择样本并进行样本真值标注,并且尽可能的收集各种多源辅助数据以相互验证.作者以上海交通大学闵行校区为场景,构建一个以高分、多时相SAR图像为主的实验数据集,其由高分SAR数据、地表真值标注、多源辅助数据等三个主要的部分组成.作者相信,该数据集的构建能够为高分SAR图像解译、信息反演和目标识别提供高可信的、实时的、丰富的地表和目标真值信息,能够促进这些研究和相关测试工作的进展.
合成孔径雷达图像 数据集 高分辨率 多时相
郁文贤 柳彬 丁拥科 胡昊 李元祥 张增辉
上海交通大学先进感知技术研究中心 上海 200240
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2013-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）