高分辨率、多时相SAR图像数据集的构建

摘要

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.