合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）作为一种主动空间微波遥感手段，具有分辨率高、日夜不间断工作、覆盖域广等特点，在海洋监测、目标识别等领域都有着广泛的应用，目前已成为高分辨率对地观测和全球资源管理的最重要手段之一[1]。扫描式合成孔径雷达（ScanSAR）可在工作时改变天线的角度，依次扫描多个条带而获得更大的测绘带宽。由于ScanSAR的扫描机制导致它的系统函数是时变的，接收回波信号的强度会随着方位向和距离向位置周期性变化，表现出的结果是ScanSAR图像呈现平行于距离向和方位向的噪声条纹，这就是扇贝效应和子带拼接效应。

从图3中可以看出，ICSA-ECOC编码选择方法在大部分情况下的分类正确率要优于经典的事前编码和基于数据的编码.经典的一对一编码和基于混淆矩阵的编码方法在部分数据集上也能取得很好的分类效果.一对一编码通过成对编码充分考虑了每个两类划分，而基于混淆矩阵的编码能够利用预分类器对原始类别的可分性进行评估，为子类划分提供依据，能获得比事前编码更优秀的分类性能.

扇贝效应和子带拼接效应条纹的存在极大地降低了图像的质量，增加了图像的判读难度。因为这是系统特性导致的问题，在硬件上克服十分困难，需要寻求软件算法上的解决途径。1995年，Bamler通过构建一个与方位向位置相关的函数来去除扇贝效应，这个函数可以准确地补偿ScanSAR回波强度在方位向的周期性波动[2]。之后，Vignegon对Bamler的方法进行了改进，他更准确的估计了ScanSAR每一次照射的多普勒中心位置，提高了处理后图像的信噪比[3]。Shimada通过亚马逊热带雨林对成像卫星进行辐射和几何定标，准确地计算出该ScanSAR卫星的方向图以及能量变化规律，并在此基础上进行了更加精确的能量波动校正[4-5]。以上3种方法都需要雷达传感器的先验数据信息作为支持，无法仅对一幅问题图像进行修正处理。

开展地质灾害风险评估，主要包括两方面工作：一是由国土、民政等相关部门对我国泥石流等地质灾害高发区进行风险评估，对高风险区进行工程防护或移民搬迁。二是在工程建设、山区城镇建设中，对各种地质灾害风险进行评估，做好工程防护工作，或选择更加合理的地址。

还有部分完全基于图像后处理的去条纹方法。Romeiser提出的自适应滤波器，通过多次迭代找到多普勒中心，并逐步校正能量波动。其方法有着较好的仿真结果，但除了迭代导致的大计算量问题，也没有真实ScanSAR数据的实验结果作为支撑[7]。M.Iqbal提出了一种基于卡尔曼滤波的去除扇贝效应方法，在仿真和真实数据实验中都得到很好的去条纹效果[8]。但是他的方法的正确性是建立在雷达照射场景亮度满足高斯分布的假设基础上的，因而在海陆交界一类的非平稳场景无法得到正确结果。

A.Sorrentino将思路延伸到了频域，通过小波变换将ScanSAR条纹信息分离出来。但是频率处理无法保证移除的频段内不包含有用的场景信息，如边缘、坡度等[9]。Knut在对图像进行频域变换的同时，又引入了边缘检测因子，通过一个加权函数来保证有用的边缘信息得以保留，是目前最好的频域处理算法[10]。

[6]SHIMADA M.A new method for correcting scansar scalloping using forests and inter SCAN banding employing dynamic filtering[J].IEEE Transactions on Geoscience&Remote Sensing，2009，47（12）：3933-3942.

本文基于ScanSAR的海洋监测应用领域，提出了一种基于M.Iqbal的卡尔曼滤波模型的改进算法，来进行非平稳场景ScanSAR图像扇贝效应和子带拼接效应的抑制。算法增加了图像分层处理步骤，并简化了卡尔曼滤波器的模型设计，在减少了运算量的同时，也增强了算法的稳定性。该方法在平稳高斯场景的ScanSAR图像中同样适用。

1 ScanSAR图像的扇贝效应及子带拼接效应模型

1.1 ScanSAR工作模型

ScanSAR的工作模型如图1所示。雷达图像的完整测绘带由L个子带构成。雷达通过改变天线姿态，在行进的同时按照一定的时间设定依次扫描各个子带中的子块区域。然后，对回波数据进行相干滤波等处理，把多个扫描子块区域拼成一幅完整的图像。图1所示的图像子带数目为4。雷达工作时，一次照射其中一个子区域的时间称为驻留时间。驻留时间内，波束从被扫描区域前端一直行进到末端。然后，天线改变姿态，波束脉冲照射下一个条带。照射波束经历所有条带的完整照射周期后返回起始条带，开始下一个周期的扫描[8]。

为处理强对比度的非平稳场景图像，见图4，需要对待处理图像进行图像分层。根据图像的统计特性选取其分层临界值，将该幅图像以临界值为界分开，并对分开的两部分或多部分进行亮度补全。补全的部分处理后会被原位置亮度值替换，不会对处理结果产生不良影响。图5、6为图4的分层结果，图7、8位对应的亮度补充结果。亮度补充的目的是为了让图像的亮度分布满足高斯分布，进而可进行卡尔曼滤波。

  

图1 ScanSAR工作机制Fig.1 Working mechanism of ScanSAR

雷达天线平台行进的方向称作方位向，与之垂直的方向称为距离向。从图1中可以看到，无论是在单个扫描区域，还是整个子带以及整幅图，目标累积脉冲照射能量都是周期变化的，这就是扇贝效应和子带拼接效应的来源[11]。

学生在学习的过程中，就是一张白纸，需要知识构建丰富其色彩，更要求能力习惯塑造其格局。填鸭式学习早已在实践中宣告其末路，能够让学生会学，有自己的方式方法，这才应当是新时期地理学科素养形成的研讨方向；授之以渔，体现学生的自身价值，关注方法引导，是不错的突破口。

1.2 扇贝效应及子带拼接效应产生机理

随着卫星平台的不断移动，地面上的某个点目标被无数个雷达脉冲照射。当雷达天线与目标点相对位置不同时，目标反射的回波信号强度也有不同[12]。图2以斜距平面内3个卫星平台位置为例，示意了完整照射过程中，回波信号的强度变化。只考虑一个点目标，整个方位时间过程接收到的信号强度形状上接近于一个sinc函数[1]。

如图1所示，对于ScanSAR，在一个驻留时间内，只有被照射区域的中心部分经历了雷达方位向波束主瓣的全部照射过程，而边缘区域只经历了部分主瓣照射时间，能量累积相对于中间区域较低[13]。在成像处理之后，由于中间部分累积的能量较高，边缘较低，所以呈现明暗相间的条纹，这就是扇贝效应的产生原因。该问题也存在于距离向。每一个条带沿距离向同样有着中心位置能量高，边缘能量低的特点[14]，成像后，也会显现出明暗相间的条纹，即子带拼接效应。

  

图2 SAR方位向波束方向图及回波信号强度变化Fig.2 Change of ScanSAR beam intensity along azimuth direction

图9、10展示图4所示的海陆相接处理过程，及其亮度统计直方图。

  

图3 平稳场景Fig.3 Stationary scene

  

图4 非平稳场景Fig.4 Non-stationary scene

2 Kalman滤波器模型

M.Iqbal将ScanSAR模型构建为[8]：

 

基于式（2）的模型设定构建Kalman滤波器，需分为去除扇贝效应和去除子带拼接效应2步进行。

g(r , x)由2部分构成，g(r , x)=gX(x) gR(r) ，第1部分表示方位向能量的周期性变化，也就是扇贝效应加权函数；第2部分表示距离向能量的周期性变化，即子带拼接效应加权函数。其中，gX(x)只随方位向位置变化的一维函数，表示扇贝效应增益，x表示方位向位置；gR(r)只随距离向位置变化的一维函数，表示子带拼接效应增益，r表示距离向位置。

情况 4.2 若f3(v)=1,此时最坏的情况是v点关联5个6-面,一个3-面,v的非三角邻点均为3-点,且它们各自还关联着一个3-面。由R1,R2.1,R3.1或R3.2或R3.4及最坏3-面6-点情形得

Ss(r , x)=gR(r) S0(r , x)，为理想图像S0(r , x)与距离向增益gR(r)相乘得到的结果。只有子带拼接效应，没有扇贝效应。

而实际中，扇贝效应和子带拼接效应并不是Scan-SAR系统传递函数的直接体现。在对ScanSAR回波数据进行成像拼接时，已加入了ScanSAR回波数据的强度补偿[15]，即扇贝效应和子带拼接效应是已经过了一轮条纹抑制处理后所剩下的余量。所以，如式（1）所示的乘法模型不但不是ScanSAR模型的准确体现，而且极大地增加了算法的计算量和不稳定性[16]。所以，这里改进算法为简单的加法模型：

 

式（2）中：Qx(x)：只随方位向位置变化的一维函数，表示扇贝效应的成因，x表示方位向位置；Qr(r)只随距离向位置变化的一维函数，表示子带拼接效应的成因，r表示距离向位置。

式（1）中：Sc(r , x)为有扇贝效应和子带拼接效应的图像；S0(r , x)为理想的没有扇贝效应和子带拼接效应的ScanSAR图像；o(r , x)为高斯噪声，包含背景噪声、系统工作噪声等，实际为图像场景能量；g(r , x)为增益系数。

首先，去除扇贝效应。把1幅ScanSAR图像的每个子带的每个距离向的一列像素点值当作一个平稳系统的持续输出，沿距离向滤波，所以时间更新方程：

 

式（3）、（4）中：为先验估计误差协方差；Pk为后验估计误差协方差；为在第k步时，xk的先验估计，即第k个像素点的亮度估计值；x̂k为在第k步时，xk的后验估计，即第k个像素点的亮度计算值；Q为噪声。

状态更新方程为：

 

式（5）～（7）中：Kk为混合因素；R为观测噪声协方差；I为观测矩阵。

Hermann Gretsch说：“我们不再提供那些让消费者购买一段时间后，就因为产品不实用、过时及退流行而弃置不用的产品”。他的设计观念在今天看来依旧如新。可见，实用功能是其设计的根本。无装饰是包豪斯的风格，因此陶瓷倾向简洁纯白。格罗佩斯生前最后设计委托案TAC 一号茶具，虽然线条柔和许多，仍属包豪斯风格，符合简洁几何外形、“形式追随功能”等原则。整套茶具以圆为主，握把像细长的门把，盖纽设计成钩子的造型，这并非是无用的装饰，极具功能性，使用时，用大拇指可以轻易地拉起壶盖和壶内的过滤器，避免倒水时，壶盖掉落得尴尬，使用非常方便。该设计造型简洁明快，没有任何多余的装饰，充分表达了包豪斯的精神。

Kalman滤波器的完整构建如式（3）～（7），实际处理中需要分条带处理。

随着建筑行业的快速发展，建筑结构逐渐向超高层、大跨度和结构体系复杂化的方向发展，[1]这对混凝土的力学性能和施工性能提出了更高要求，也大大推进了混凝土泵送施工技术的发展。然而，采用水胶比较低的高强混凝土往往带来新拌混凝土粘度大、流速慢等问题，从而导致施工难度提高。因此，解决降低高标号混凝土的粘度的难题迫在眉睫。

其次，去除子带拼接效应。去除子带拼接效应的滤波器与去除扇贝效应的滤波器相似，是把沿方位向的一列当作是未知系统的输出进行滤波。

3 图像分层

对一些不规则的漆膜脱落，确实存在脱落面积难于统计的情况。对此，为较准确地计算受损面积，在条件允许情况下应借助其它设备。下面是使用一款HIROX RH-2000显微镜测试的结果，其搭配的软件有自动测量功能，会显示实时倍数和标尺信息，可在指定范围内自动测量出脱漆的面积大小和占总面积比例。

  

图5 图层1Fig.5 Layer 1

  

图6 图层2Fig.6 Layer 2

  

图7 补充亮度1Fig.7 Brightness filling for layer 1

  

图8 补充亮度2Fig.8 Brightness filling for layer 2

4 实验结果

图3、4为具有扇贝效应和子带拼接效应的Scan-SAR图像实例。

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由图10可以发现，这幅海陆相接图像的亮度值分为以50和220为波峰的2个区域。所以，这里取分割门限为100，将原始图像分割，然后再进行亮度补全和后续滤波处理，如图5～8所示。

接着，对子图层进行卡尔曼滤波。子图像的滤波结果如图11、12所示，两幅图的扇贝效应条纹均被去除。

取干燥的香水莲花花托粉碎,按液料比35∶1加入蒸馏水,于80 ℃水浴加热3 h,使用纱布过滤去除残渣,将滤液置于圆底烧瓶中,经旋转蒸发仪浓缩至原来体积的1/3,按浓缩液∶乙醇为3.5∶1(V/V)加入体积分数为90%的乙醇,于4 ℃冰箱中沉淀6 h,4 000 r/min离心15 min,沉淀依次用无水乙醇、丙酮、无水乙醚洗涤后真空冷冻干燥即得香水莲花多糖粗品。

  

图9 问题图像Fig.9 Image to be processed

  

图10 问题图像功率统计Fig.10 Brightness statistics for image to be processed

  

图11 低亮度区滤波结果Fig.11 Processing result of low brightness region

  

图12 高亮度区滤波结果Fig.12 Processing result of low brightness region

最后，将图11、12的结果重新融合为一张图，便得到了去除了扇贝效应条纹，且仍有子带拼接效应条纹的图像。之后需要去除子带拼接效应条纹，具体的方法与去除扇贝效应相似。

图13给出去除了扇贝效应和子带拼接效应的最终结果。将图13与图4对比，可以看到图像亮度的波动得到了修正，扇贝效应和子带拼接效应条纹几乎消失。

[3]VIGNERON C M.Radiometric image quality improvement of scansar data[D].Ottawa：Carleton University，2001.

  

图13 海陆相接图像处理结果Fig.13 Final processing result

5 结论

在M.Iqbal研究基础上，提出了一种改进卡尔曼滤波器，把扇贝效应和子带拼接效应当作加性噪声建模。在算法合理有效的前提下，增加了算法的稳定性和处理效率。针对海陆相接一类的非平稳场景，介绍了一种基于图像分割的预处理过程，使算法可应对各种场景。去除扇贝效应和子带拼接效应的过程彼此独立，顺序可改变，对前期校正结果良好的ScanSAR图像或TOPS图像[17-18]，可只作去除子带拼接效应操作。方法不但有理论支持，还提供了很多可供调试的参数接口，且由于一切操作都是在时域进行的。所以，算法不会破坏图像本身的诸如点目标、边缘等有用信息，十分适合实际工程应用。

参考文献：

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[2]BAMLER R.Optimum look weighting for burst-mode and scansar processing[J].IEEE Transactions on Geoscience&Remote Sensing，1995，33（3）：722-725.

6种导线方案在考虑大风、覆冰等条件下的铁塔荷载及其投资费用如表6所示。其中假设钢材单价1万元/t、混凝土单价0.2万元/t、导线单价2万元/t、金具单价2.5万元/t、420 kN和550 kN绝缘子单价分别为240元/片和360元/片。

[4]SHIMADA M.Long-term stability of L-band normalized radar cross section of Amazon rainforest using the JERS-1 SAR[J].Canadian Journal of Remote Sensing，2005，31（1）：132-137.

[5]SHIMADA M，ISOGUCHI O，TADONO T，et al.PALSAR radiometric and geometric calibration[J].IEEE Transactions on Geoscience&Remote Sensing，2009，47（12）：3915-3932.

合约规划的余量反映项目的目标成本松紧程度，余量越多，目标成本的实现难度相对越容易，但是要合理适度地使用合约规划的余量，保证目标成本能在功能、安全、美观及适用等均满足的前提下，尽量节省余量，保证项目利润最大化，因为建设工程项目正如前文所述，是以利润为导向的。

[例7]It symbolizes,as Harry says,the superior spiritual status of the white man trapped by history,dragged down into the animal mud of Africa.（1972：265）

[7]ROMEISER R，HORSTMANN J，GRABER H.A new scalloping filter algorithm for scansar images[C]//2010 IEEE International，Geoscience and Remote Sensing Symposium.Honolulu，HI，USA：IEEE，2010：4079-4082.

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记得有一次，李小树往两个高脚杯里倒好酒后，就一只手托着一个酒杯轻轻地晃荡着，等两个玻璃杯壁都挂着一层闪耀的红褐色光泽，他才很绅士地递了一杯给我，自己则托着手里的杯子轻轻抿了一小口。李小树微闭着眼睛咂巴着嘴，做出一副很陶醉的样子对我说：“哥们儿，你觉得——这世上——哪种女人最有味道？”

[10]LANDMARK K，SOLBERG A H S.Reducing scalloping in synthetic aperture radar images using a composite image transform[C]//SPIE Remote Sensing.2015：96431B.

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