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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种基于星载SAR的机场道面抗滑性能评价方法，该方法包括：根据SAR影像和高精度数字高程模型，获得多视强度图栅格图像对应点位的回波强度值；获取研究点位及对应研究区域所处区域类型、材质、工艺、道面激光扫描获取的与构造深度相关的表面纹理参数、实测摩擦系数；建立输出为SAR影像回波强度的前馈神经网络；根据所述前馈神经网络模型预测回波强度，将其与待预测SAR影像回波强度进行数值对比，从而确定摩擦系数最拟合值，根据所述摩擦系数最拟合值对道面抗滑性能进行评价。本发明通过对星载SAR数据、实测抗滑性能数据及其他关联因素的结合，建立星载SAR回波强度到抗滑性能的映射关系，从而能够有效地实现对机场道面抗滑性能评价。

主权项：1.一种基于星载SAR的机场道面抗滑性能评价方法，其特征在于，包括：根据SAR影像和高精度数字高程模型，获得多视强度图栅格图像对应点位的回波强度值；通过SAR获取原始单视复数影像，粗略提取各图像公共区域并划定研究范围，读入SAR精密轨道数据，结合高精度数字高程模型进行影像配准，得到含地理编码、多次SAR采集时间的地面回波强度散点图，逐点计算回波强度相关指标振幅均值和振幅离差，筛选出满足振幅均值和振幅离差筛选条件的散点，最后将筛选后的散点图栅格化为回波强度栅格图进行呈现及后续处理；获取研究点位及对应研究区域所处区域类型、材质、工艺，道面激光扫描获取的与构造深度相关的表面纹理参数和实测摩擦系数；建立输出为SAR影像回波强度的前馈神经网络模型，包括：将SAR影像获取时的气象条件、调查的所处区域类型、材质工艺，道面激光扫描获取的与构造深度相关的表面纹理参数和实测摩擦系数作为输入指标，将SAR影像的多视强度图栅格图像对应点位的回波强度值作为输出指标，划分数据集为训练集和测试集，对训练集进行机器学习得到一个关联上述各特性的前馈神经网络模型；根据所述前馈神经网络模型预测回波强度，将其与待预测SAR影像回波强度进行数值对比，从而确定摩擦系数最拟合值，根据所述摩擦系数最拟合值对道面抗滑性能进行评价；所述最拟合值通过以下操作确定：获取待预测SAR影像的回波强度值及SAR采集时的气象条件，并假定一系列用于预测的摩擦系数值，使用SAR影像对应的气象条件与假定的各个摩擦系数替代前馈神经网络模型中相应的指标，输入前馈神经网络模型得到一系列预测回波强度，计算所述一系列预测回波强度与待预测SAR影像回波强度的差值，差值最小的预测回波强度对应的摩擦系数假定值即为该图像的摩擦系数最拟合值。

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权利要求：

百度查询： 同济大学 一种基于星载SAR的机场道面抗滑性能评价方法及系统