雷达图像中基于物理信息的地形材料变化异常检测
信号处理
2026-02-18 v1
摘要
本文考虑基于物理信息的雷达图像中地形材料变化检测（例如介电常数、粗糙度或含水量的变化）。我们提出一种轻量级电磁(EM)前向模型，用于从标记好的材料图模拟双时相单视看复数(SLC)图像。基于这些数据，我们推导出包含干涉相干性的物理感知特征堆栈，并评估无监督检测器：Reed-Xiaoli(RX)/局部 RX 带鲁棒散射(Tyler M-估计量)、相干变化检测(CCD)以及紧凑卷积自编码器。蒙特卡罗实验扫描介电/粗糙度/含水量变化、观察次数以及散射背景场景（伽马分布 vs K 族分布）在固定错误概率下。结果表明，干涉相干性和鲁棒协方差显著改善了材料变化的异常检测效果；在重尾散射背景下，简单得分级融合实现了最佳 F1 分数。
引用
@article{arxiv.2602.15618,
title = {Physics-Informed Anomaly Detection of Terrain Material Change in Radar Imagery},
author = {Abdel Hakiem Mohamed Abbas Mohamed Ahmed and Beth Jelfs and Airlie Chapman and Eric Schoof and Christopher Gilliam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.15618},
year = {2026}
}