一种基于云计算的SAR图像智能调度方法及系统与流程

本发明属于sar图像处理，具体涉及一种基于云计算的sar图像智能调度方法及系统。

背景技术：

1、合成孔径雷达(sar)是一种高分的感成像雷达，由于它可以全天候、全天时获取地面信息近年来得以快速发展被广泛应用于事和民用以及国民经济的其他领域；sar图像分类术包括基于统计的分类算法和基于图像纹理的分类算法基于统计的分类算法根据不同性质图像区域的统计特性差异进行分类；

2、sar图像的获取具有便利性和灵活性，不会受到天气等外界条件的干扰，这是因为雷达成像不受天气状况的影响，可以在任何天气下工作，sar图像的这个优点对经常阴云密布的国家，例如位于赤道带的国家特别有用。此外，sar图像可以提供精细的高度和位移信息。这是由于雷达的成像性能，即收集振幅和相位信号的能力，被用来在合成孔径的条件下获得显著的分辨率。值得一提的是，由于微波频率赋子了雷达波穿透能力，因此在雷达被浅埋在非常干燥的环境中的前提下，可以帮助雷达波穿过浅色树叶，并探测到地下结构。由于雷达波在很大程度上是极化的，因此sar图像可以提供较为主富的地物散射信息，是农业、地质科学和土地管理领域的重要信息来源。

3、sar图像是采用sar图像获取设备进行获取，sar图像获取设备在对sar图像进行获取时，会因地形影响在sar图像中产生阴影，进而造成sar图像缺失，在实现sar图像阴影去除时，往往采用sar图像获取设备多次对目标进行获取sar图像，通过这种方式会造成大量sar图像重复，对后续sar图像调度计算速度产生影响，且sar图像阴影去除效率较差。

4、因此，上述提出的sar图像是采用sar图像获取设备进行获取，sar图像获取设备在对sar图像进行获取时，会因地形影响在sar图像中产生阴影，进而造成sar图像缺失，在实现sar图像阴影去除时，往往采用sar图像获取设备多次对目标进行获取sar图像，通过这种方式会造成大量sar图像重复，对后续sar图像调度计算速度产生影响，且sar图像阴影去除效率较差。因此，目前的sar图像获取方法存在获取的sar图像重复以及sar图像阴影去除效率差的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于云计算的sar图像智能调度方法，以解决目前的sar图像获取方法存在获取的sar图像重复以及sar图像阴影去除效率差的问题。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一方面，本说明书提供一种基于云计算的sar图像智能调度方法，包括：

4、步骤102，将获取的目标区域信息进行整合处理，并将整合处理后的目标区域信息进行存储；

5、步骤104，采用sar图像获取策略对存储的目标区域信息进行sar图像获取并将获取的sar图像存储到云服务器中；

6、步骤106，对云服务器中的sar图像进行解析处理，获得解析结果并判断解析结果中是否存在影响因子，若否，则执行sar图像管理策略，即基于sar图像中包含的经度信息和纬度信息确定重复获取的区域的sar图像并进行删除；若是，则执行影响因子补偿策略，对影响因子进行复检，对sar图像中影响因子所在部分进行精确获取。

7、另一方面，本说明书提供基于一种基于云计算的sar图像智能调度系统，包括：

8、信息整合模块，用于将获取的目标区域信息进行整合处理，并将整合处理后的目标区域信息进行存储；

9、信息存储模块，用于采用sar图像获取策略对存储的目标区域信息进行sar图像获取并将获取的sar图像存储到云服务器中；

10、信息处理模块，用于对云服务器中的sar图像进行解析处理，获得解析结果并判断解析结果中是否存在影响因子，若否，则执行sar图像管理策略，即基于sar图像中包含的经度信息和纬度信息确定重复获取的区域的sar图像并进行删除；若是，则执行影响因子补偿策略，对影响因子进行复检，对sar图像中影响因子所在部分进行精确获取。

11、基于上述技术方案，本说明书能够获得如下技术效果：

12、本方法通过对目标区域进行均分，有效避免sar图像获取时出现重复和遗漏的情况，同时可以根据sar图像确定目标区域经度信息和纬度信息，进而确定目标区域的阻碍目标，通过对阻碍目标的影响面积和解析面积进行处理，重新规划sar图像获取设备的运行轨迹，实现根据sar图像信息智能对sar图像获取设备的行进轨迹进行智能调度，以及通过确定影响因子实现对目标区域进行精准复检，有效避免目标区域sar图像获取的缺失，从而解决目前的sar图像获取方法存在获取的sar图像重复以及sar图像阴影去除效率差的问题。

技术特征：

1.一种基于云计算的sar图像智能调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区域信息包括：目标种类信息、目标经度信息、目标纬度信息以及目标高度信息；所述目标种类信息分为无阻碍目标信息和阻碍目标信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述目标种类信息划分为无阻碍目标信息和阻碍目标信息的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述sar图像获取获策略包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对云服务器中的sar图像进行解析处理，获得解析结果并判断解析结果中是否存在影响因子的步骤包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于最大影响距离，确定影响目标的影响面积的步骤包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当sar图像获取设备经过所述最大影响距离末端时，对解析面积进行实时获取并基于解析面积判断是否对sar图像进行变轨操作的步骤包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述影响因子补偿策略包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于重合边缘线确定sar图像获取设备的复检轨迹的步骤包括：

10.一种基于云计算的sar图像智能调度系统，其特征在于，包括：

技术总结本说明书公开了一种基于云计算的SAR图像智能调度方法及系统，涉及园区智能管理技术领域，包括获取目标区域信息，将获取的目标区域信息进行整合处理，并将整合处理后的目标区域信息进行存储；根据存储的目标区域信息，执行SAR图像获取策略，将获取SAR图像存储到云服务器中，本方法通过对目标区域进行均分，有效避免SAR图像获取时出现重复和遗漏的情况，同时可以根据SAR图像确定目标区域经度信息和纬度信息，进而确定目标区域的阻碍目标，通过对阻碍目标的影响面积和解析面积进行处理，重新规划SAR图像获取设备的运行轨迹，实现根据SAR图像信息，智能对SAR图像获取设备的行进轨迹进行智能调度。技术研发人员：苏毅,王开志,邵晓光,温焱,马晨宁受保护的技术使用者：北京遥感设备研究所技术研发日：技术公布日：2024/7/29