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徐丰

作品数:5 被引量:18H指数:2
供职机构:教育部更多>>
发文基金:国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术天文地球更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇电子电信
  • 1篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇雷达
  • 2篇散射
  • 2篇视觉
  • 2篇视觉感知
  • 2篇孔径雷达
  • 2篇合成孔径
  • 2篇合成孔径雷达
  • 2篇感知
  • 2篇SAR
  • 1篇低温雨雪
  • 1篇低温雨雪冰冻
  • 1篇低温雨雪冰冻...
  • 1篇电磁
  • 1篇电磁散射
  • 1篇冻灾
  • 1篇雪冰
  • 1篇遥感监测
  • 1篇雨雪冰冻
  • 1篇雨雪冰冻灾害
  • 1篇灾害

机构

  • 5篇教育部

作者

  • 5篇徐丰
  • 1篇范一大
  • 1篇张旭
  • 1篇王磊
  • 1篇聂娟
  • 1篇王薇
  • 1篇张宝军

传媒

  • 4篇雷达学报(中...
  • 1篇自然灾害学报

年份

  • 3篇2024
  • 1篇2022
  • 1篇2008
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
我国低温雨雪冰冻灾害遥感监测评估技术——研究与应用被引量:14
2008年
针对2008年初发生在我国南方大部分地区的"低温雨雪冰冻灾害",通过典型案例分析,总结了利用微波和光学遥感数据开展冰雪监测、交通拥堵状况监测评估、雪水当量时空变化监测、地表温度反演与农业受灾评估等技术方法,介绍了灾害应急阶段空间信息产品的服务情况。提出对交通运输、能源供应和电力通信等生命线状况的评估,将是今后灾害遥感业务重要的研究和应用方向。最后从数据资源、复杂灾害背景环境下灾害遥感和卫星等资源综合应用三个方面,讨论了当前灾害遥感领域研究的不足及发展方向,指出了建立基于空间信息技术的灾害监测、预警、评估与服务体系的迫切性。
范一大王磊聂娟王薇张宝军徐丰
关键词:低温雨雪冰冻灾害
典型几何基元的高频散射建模方法梳理被引量:1
2022年
高分辨率SAR图像中蕴含目标与环境丰富的信息,但复杂的电磁散射机制使其难以直观解译,这一直是SAR图像解译的重要研究课题。该文简单梳理了典型几何基元的高频散射建模方法,以面散射、线散射和点散射为线索简要回顾了若干高频散射机制的研究发展过程,并给出几种典型几何基元的散射机制表达式及部分仿真结果,分析了典型散射机制表征面临的难点及应用于SAR图像解译的关键科学问题,提出从几何基元出发,发展对应的散射基元,通过散射基元进行组合和相互作用以树状方式实现更完备和广泛的散射特征表征体系,最后讨论了面向SAR图像散射信息解译来构建散射机制字典的可行性。
张旭徐丰金亚秋
关键词:几何基元
微波视觉与SAR图像智能解译被引量:2
2024年
高分辨率雷达成像技术和人工智能、大数据技术的快速发展,有力促进了雷达图像智能解译技术的进步。由于雷达传感器本身的特殊性和电磁散射成像物理的复杂性,雷达图像的解译缺乏光学图像的直观性,准确迅速识别分类的需求对雷达图像解译提出了迫切的挑战。在借鉴人脑光视觉感知机理和计算机视觉图像处理相关技术基础上,进一步融合电磁散射物理规律及其雷达成像机理,我们提出发展微波域雷达图像解译的“微波视觉”的新交叉领域研究。该文介绍微波视觉的概念与内涵,提出微波视觉认知模型,阐述其基础理论问题与技术路线,最后介绍了作者团队在相关问题上的初步研究进展。
徐丰金亚秋
关键词:雷达成像电磁散射逆问题视觉感知
格式塔感知规律在SAR图像中的有效性初探被引量:1
2024年
合成孔径雷达(SAR)图像是当前微波视觉研究领域的重要数据源。计算机视觉以光学视觉规律为理论基础,无法有效解译SAR图像。因此,借鉴人类视觉感知规律和计算机视觉技术,并融合电磁物理规律的微波视觉成为当前微波遥感领域的一个重要研究方向。探索微波视觉的认知基础对于完善微波视觉理论体系至关重要。该文旨在探讨光学感知规律在微波视觉中的有效性,作为完善微波视觉理论的基础尝试。格式塔感知规律是一类经典的视觉理论,常用于描述人类视觉系统对外部光学世界的感知规律,是计算机视觉的认知理论基础之一。在此背景下,该文以SAR图像为研究对象,借鉴认知心理学实验的设计流程,对格式塔感知规律中的感知组合律和感知不变律在SAR图像中的有效性进行初步研究,探索微波视觉的认知基础。实验结果表明,格式塔感知规律不能够直接应用到SAR图像的算法设计中,人类视觉系统从光学世界中总结出的知识概念、视觉规律在SAR图像中表现不佳,未来需要针对SAR图像等微波图像的特点总结相应的微波视觉认知规律。
尤瑞希钱昱彤徐丰
关键词:视觉感知
融合可微分渲染的SAR多视角样本增广
2024年
合成孔径雷达(SAR)因其全天候、全天时的监测能力在民用和军事领域得到广泛应用。近年来,深度学习已被广泛应用于SAR图像自动解译。然而,由于卫星轨道和观测角度的限制,SAR目标样本面临视角覆盖率不全的问题,这为学习型SAR目标检测识别算法带来了挑战。该文提出一种融合可微分渲染的SAR多视角样本生成方法,结合逆向三维重建和正向渲染技术,通过卷积神经网络(CNN)从少量SAR视角图像中反演目标三维表征,然后利用可微分SAR渲染器(DSR)渲染出更多视角样本,实现样本在角度维的插值。另外,方法的训练过程使用DSR构建目标函数,无需三维真值监督。根据仿真数据的实验结果,该方法能够有效地增加多视角SAR目标图像,并提高小样本条件下典型SAR目标识别率。
贾赫成蒲欣洋王燕妮符士磊徐丰
共1页<1>
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