آموزش کار با تصاویر راداری سنتینل1

اختصاصی از فی فوو آموزش کار با تصاویر راداری سنتینل1 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دراین پست یک آموزش بسیار کاربردی از تحلیل تصویر راداری سنتینل1 قرار داده شده که به بررسی تغییرات سطوح برف با آن آموزش داده می شود.

پایان نامه محاسبه سطح مقطع راداری هواپیما با استفاده از معادله سهمی

اختصاصی از فی فوو پایان نامه محاسبه سطح مقطع راداری هواپیما با استفاده از معادله سهمی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

آنالیز دقیق پراکندگی اشیا با ابعاد بزرگ در مقایسه با طول موج با استفاده از روشهای دقیق (عنصر محدود، EDTD، روش گشتاور) با یک کامپیوتر شخصی، تقریبا غیرعملی است. در روشهای مجانب، اتپیک های فیزیکی (PO)، نظریه هندسی دیفراکسیون (GTD) الگوبرداری دقیق مرز اشیا، نیز سخت است. روش معادله سهمی، نتایج دقیقی را در محاسبات پراکندگی از اشیا با ابعادی در دامنه ی یک تا ده طول موج، ارائه می دهد. حل معادله سهمی با مقاله، روش محاسبه سطح مقطع رادار با استفاده از معادله ی سهمی در سه بعد، مورد مطالعه قرار می گیرد و معادلات ضروری ارائه می شود. برای نشان دادن اعتبار معادله ی سهمی، RCS یک کره ی فعال محاسبه می شود و نتایج با نتایج تحلیلی مقایسه می شود. RCS هواپیما با استفاده از مدل پله ای در معادله ی سهمی، محاسبه می شود و نتایج با نتایج اپتیک های فیزیکی، مقایسه می شود.

پایان نامه آشکارسازی تغییرات در تصاویر راداری SAR با استفاده از اطلاعات مکانی در قالب ورد 90 صفحه

اختصاصی از فی فوو پایان نامه آشکارسازی تغییرات در تصاویر راداری SAR با استفاده از اطلاعات مکانی در قالب ورد 90 صفحه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این تحقیق ارائه یک اپراتور جدید بر اساس نسبت همسایگی Neighborhood-Based ratio  (NR) می‌باشد که به کمک آن تصویر اختلاف تولید می شود و از این تصویر برای آشکار سازی تغییرات در تصاویری استفاده می‌شود که توسط رادار دهانه ترکیبی (SAR) که در زمان­های متفاوت از یک مکان گرفته شده اند. به منظور کاهش تاثیر منفی نویز speckle بر روی تصاویر SAR، اپراتور NR تولید یک اختلاف با ترکیب اطلاعات در سطح خاکستری و اطلاعات مکانی از پیکسل های همسایه پیشنهاد می‌کند. با توجه به اکثر روش‌های موجود در آشکارسازی خودکار تغییر از مدل های تصمیم گیری سخت (غیر فازی) استفاده می کنند و در نتیجه جنبه فازی را نادیده می‌گیرند بنابراین، چنین روش هایی به میزان پیچیدگی در آشکارسازی تغییر اهمیتی نمی دهند و ممکن است در تصاویر با پیچیدگی بالا مانند تصاویر SAR، ناکام بمانند، به منظور مقابله با چنین مشکلی به نظر می رسد استفاده از مجموعه‌های ی فازی مفید باشد و همچنین ادغام با روش های آماری مانند زنجیر مخفی مارکوف (HMC) می‌تواند به بهبود آشکارسازی کمک کند.و بنابراین آشکارسازی تغییرات فازی بارویکرد آماری میسر می­شود. ارزیابی کیفیت روش مورد نظر با مجموع­های متنوعی از تصاویر شبیه­سازی شده بدست می­آید که دارای دو تاریخ متفاوت هستند. مقایسه عملکرد اپراتور پیشنهادی با اپراتور نسبت لگاریتم Log-ratio (LR) نشان می‌دهد که اپراتور NR، به این روش‎های تشخیص بهتر عمل می کند.