RSDD-SAR：SAR舰船斜框检测数据集

徐从安; 苏航; 李健伟; 刘瑜; 姚力波; 高龙; 闫文君; 汪韬阳

doi:10.12000/JR22007

RSDD-SAR：SAR舰船斜框检测数据集

DOI: 10.12000/JR22007

徐从安^{1, 2},
苏航^1, ,,
李健伟^3, ,,
刘瑜¹,
姚力波¹,
高龙¹,
闫文君¹,
汪韬阳⁴

1.
海军航空大学烟台 264000
2.
北京理工大学前沿技术研究院济南 250300
3.
92877部队舟山 316000
4.
武汉大学武汉 430000

基金项目: 国家自然科学基金(61790550, 61790554, 61971432, 62022092)，中国科协青年人才托举工程基金(2020-JCJQ-QT-011)，山东省泰山学者人才工程(tsqn201909156)

详细信息

作者简介:
徐从安(1987-)，男，博士，副教授，主要研究方向为多平台多源预警探测、智能信息处理

苏　航(1998-)，男，海军航空大学在读硕士研究生，主要研究方向为SAR图像舰船目标检测

李健伟(1989-)，男，博士，工程师，主要研究方向为雷达与电子对抗、SAR图像智能处理、计算机视觉

刘　瑜(1987-)，男，博士，教授，主要研究方向为遥感图像处理、多模态数据融合

姚力波(1980-)，男，博士，副教授，主要研究方向为卫星遥感图像处理、目标检测与跟踪

高　龙(1993-)，男，博士，讲师，主要研究方向机器学习、异常检测、SAR图像智能处理

闫文君(1986-)，男，博士，副教授，主要研究方向为智能信息处理、频谱感知

汪韬阳(1984-)，男，博士，副研究员，主要研究方向为航天摄影测量、遥感图像几何处理、卫星视频目标检测与识别

通讯作者:
苏航 shpersonal_email@163.com

李健伟 lgm_jw@163.com

责任主编：孙显 Corresponding Editor: SUN Xian
中图分类号: TN957.51; TN958
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出版历程
- 收稿日期: 2022-01-09
- 修回日期: 2022-05-17
- 网络出版日期: 2022-06-08
- 刊出日期: 2022-08-28

RSDD-SAR: Rotated Ship Detection Dataset in SAR Images

XU Congan^{1, 2},
SU Hang^{1
, ,},
LI Jianwei^{3
, ,},
LIU Yu¹,
YAO Libo¹,
GAO Long¹,
YAN Wenjun¹,
WANG Taoyang⁴

1.
Naval Aviation University, Yantai 264000, China
2.
Advanced Technology Research Institute, Beijing Institute of Technology, Jinan 250300, China
3.
Troops of 92877, Zhoushan 316000, China
4.
Wuhan University, Wuhan 430000, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61790550, 61790554, 61971432, 62022092), The Young Elite Scientists Sponsorship Program by CAST (2020-JCJQ-QT-011), The Taishan Scholar Project of Shandong Province (tsqn201909156)

More Information

Corresponding author: SU Hang, shpersonal_email@163.com; LI Jianwei, lgm_jw@163.com

摘要

摘要: 针对合成孔径雷达(SAR)舰船斜框检测数据集较少，难以满足算法发展和实际应用需求的问题，该文公开了SAR舰船斜框检测数据集(RSDD-SAR)，该数据集由84景高分3号数据和41景TerraSAR-X数据切片及2景未剪裁大图，共127景数据构成，包含多种成像模式、多种极化方式、多种分辨率切片7000张，舰船实例10263个，通过自动标注和人工修正相结合的方式高效标注。同时，该文对几种常用的光学遥感图像斜框检测算法和SAR舰船斜框检测算法进行了实验，其中单阶段算法S2ANet检测效果最佳，平均精度达到90.06%。通过实验对比分析形成基准指标，可供相关学者参考。最后，该文通过泛化能力测试，分析讨论了RSDD-SAR数据集训练模型在其他数据集和未剪裁大图上的性能，结果表明：该数据集训练模型具有较好的泛化能力，说明该数据集具有较强的应用价值。RSDD-SAR数据集可在以下网址下载：https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=SDD-SAR。
- 合成孔径雷达 /
- 舰船斜框检测 /
- 公开数据集 /
- SAR舰船斜框检测数据集 /
- 深度学习
Abstract: This paper releases a rotated SAR ship detection dataset, named Rotated Ship Detection Dataset in SAR Images (RSDD-SAR), to address the problem that the existing rotated SAR ship detection datasets are not enough to meet the requirements of algorithm development and practical application. This dataset consists of 84 scenes of GF-3 data slices, 41 scenes of TerraSAR-X data slices, and 2 scenes of large uncropped images, including 7,000 slices and 10,263 ship instances of multi-observing modes, multi-polarization modes, and multi-resolutions. This dataset is effectively annotated by automatic annotation with manual correction. Meanwhile, experiments were conducted for several popular rotated object detection algorithms in optical remote sensing images and rotated ship detection algorithms in SAR images, and the one-stage algorithm S2ANet achieved the highest average precision of 90.06%. When using this dataset, scholars can reference the experimental results, and corresponding analysis can be used. Finally, this paper conducts generalization ability testing experiments on other datasets and large uncropped images to analyze and discuss the performance of the model trained on RSDD-SAR. The experimental results show that the model trained on RSDD-SAR has decent performance and confirms the application value of this dataset. The RSDD-SAR dataset is available at https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=SDD-SAR.
- Synthetic Aperture Radar (SAR) /
- Rotated SAR ship detection /
- Public dataset /
- RSDD-SAR /
- Deep learning

HTML全文

1. 引言

海洋涡旋是一种旋转的、以封闭环流为主要特征的水体，是由于各种气象因素作用和海洋动力不稳定性形成的。作为一种重要的海洋现象，涡旋不仅能够影响海洋流场与化学物质的输送，从而对海洋的环流结构和海洋生态等产生重要作用，还能通过海气相互作用，对风场、云及降雨等大气现象产生影响^[1,2]。

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天时、全天候、高分辨率、广覆盖面等优点，对海洋涡旋探测具有特殊意义，受到国际海洋遥感界的重视。然而，涡旋在SAR成像时会受到各种海洋环境因素的影响，通过真实SAR图像难以完全解译涡旋的特征。利用仿真SAR图像可以为涡旋的SAR图像特征解译提供指导，但是目前利用SAR图像对涡旋的研究主要集中在涡旋的统计性研究^[3–5]、涡旋的形成机制和成像分类^[6–8]以及涡旋的检测和特征提取方面的研究^[9–12]，极少有关于涡旋SAR图像仿真方法的研究。

由于海面随机运动且电磁散射特性复杂，难以进行时间和空间上的SAR原始回波仿真。海浪谱能够描述随机海面不同波长海浪的能量分布情况，因此利用海浪谱可以很好地描述不同海况下随机海面的统计特征。海洋涡旋、内波、浅海地形、锋面等都可看作是通过波流交互作用，即利用自身流场改变海浪谱分布，并经过海面电磁散射模型，进而得以在SAR图像上体现。目前SAR海面图像仿真常用的电磁散射模型包括Kirchhoff散射模型、Bragg散射模型以及组合表面散射模型^[13]。这些模型只考虑了1阶Bragg散射，仅适用于低频(小于L波段)SAR海面图像仿真。1997年，Romeiser和Alpers^[14,15]提出了改进的组合表面模型，该模型考虑了2阶Bragg波散射的影响，从而使仿真的SAR海面图像更接近实际情况。2002年，Romeiser^[16]利用该模型研究了浅海地形在SAR图像上的特征，并与声学多普勒流速剖面仪测量的浅海地形进行对比，验证了该模型用于SAR海面图像仿真的合理性；2011年，欧阳越等^[17]利用该模型仿真了不同雷达参数下海洋内波图像，并同实际内波SAR图像进行对比，发现二者具有较高的一致性。但是目前，利用海面电磁散射模型对海洋涡旋SAR图像仿真的研究尚未见报道。

为此，本文提出了一种海洋涡旋SAR图像仿真方法，利用流体力学中典型的Burgers-Rott涡旋模型，建立涡旋的2维流场。利用SAR海洋成像仿真模型，仿真涡旋SAR图像。基于此方法，本文进行了气旋式涡旋与反气旋式涡旋SAR图像仿真实验，并将仿真SAR图像与ERS-2 SAR图像和ENVISAT-1 ASAR图像进行对比，从而验证该方法的有效性。

2. 涡旋SAR图像仿真方法

本文建立的涡旋SAR图像仿真方法，是在给定2维涡旋流场和风场条件下，利用SAR海洋成像模型生成随机海面的2维海浪谱，再根据2维海浪谱与SAR图像之间的调制传递函数，生成仿真涡旋SAR图像。

涡旋SAR图像仿真方法分为两步，如图1所示。首先，输入涡旋流场参数，基于涡旋动力学模型建立涡旋2维流场(于2.1节介绍)。然后，将仿真的涡旋流场和海面风场输入到SAR海洋成像仿真模型，通过设置SAR参数获得仿真涡旋SAR图像(于2.2节介绍)。

图 1 涡旋SAR图像仿真方法流程图

Figure 1. Flow chart of the simulation method of SAR eddy image

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2.1 涡旋2维流场仿真

涡旋一般遵循流体力学的纳维-斯托克斯(Navier-Stokes，简写N-S)方程，根据方程中黏性力项、惯性力项以及离心力项的平衡关系，可以建立不同的涡旋模型。常见的涡旋模型包括Rankine涡旋、Oseen涡旋、Sullivan涡旋以及Burgers-Rott涡旋^[18–20]，其中，Rankine涡旋模型没有考虑N-S方程中的黏性力项，流体以常角速度 $\omega$ 旋转，没有径向速度，因而不能产生涡旋的辐散、辐聚和上升运动；Oseen涡旋模型仅考虑N-S方程中惯性力项的局地项及黏性力项，其轨道是一个圆形涡旋，不符合实际SAR图像中涡旋的形态；Sullivan涡旋模型和Burgers-Rott涡旋模型考虑了N-S方程中全部的黏性力项、惯性力项及离心力项，但由于Sullivan涡旋模型的轨道是一个双螺旋涡旋，Burgers-Rott涡旋模型的轨道是一个螺旋形涡旋，后者与真实SAR图像所呈现的涡旋形状更为接近，因此本文选用Burgers-Rott涡旋模型来建立海洋涡旋的流场。

Burgers-Rott涡旋模型是从N-S方程求得的一个涡旋解^[19,20]，假定涡旋是定常和轴对称的，涡旋速度场在柱坐标系下表示为

$\left\{ \begin{array}{l} {V_r} = \frac{{dr}}{{dt}} = - \frac{\alpha }{2}r\\ {V_\theta } = r\frac{{d\theta }}{{dt}} = \frac{{{\varGamma _0}}}{{2{\text{π}} r}}\left(1 - {{\rm e}^{ - \displaystyle\scriptsize\frac{{\alpha {r^2}}}{{4\upsilon }}}}\right)\\ {V_z} = \frac{{dz}}{{dt}} = \alpha z \end{array} \right.$

(1)

其中， ${V_r},{V_\theta },{V_z}$ 分别是 $r,\theta ,z$ 方向的速度分量， $\alpha$ 为吸入强度， $\upsilon$ 为黏性系数， ${\varGamma _0}$ 是 $r \to \infty$ 时的速度环量， $\varGamma {\rm{ = }}2{\text{π}} r{v_\theta }$ 。

将式(1)转化为直角坐标系，涡旋速度场可表示为

$\left\{ \begin{array}{l} {V_x} = - \frac{\alpha }{2}x - \frac{{{\varGamma _0}\alpha }}{{8{\text{π}} \upsilon }}y\\ {V_y} = \frac{{{\varGamma _0}\alpha }}{{8{\text{π}} \upsilon }}x - \frac{\alpha }{2}y \end{array} \right.$

(2)

其中， ${V_x}$ 为涡旋速度场在 $x$ 方向上的速度分量， ${V_y}$ 是涡旋速度场在 $y$ 方向上的速度分量。

通过设置参数 $\alpha{\text{、}}\ {\varGamma _0}/\upsilon$ 的值，根据式(2)可以得到涡旋2维流场。通过仿真发现， $\alpha$ 的值会影响涡旋流场流速的大小， $\alpha$ 的值越大，涡旋流场流速越大，反之则越小； $\alpha$ 的正负影响涡旋流场的旋向， $\alpha$ 为正，流场顺时针旋转， $\alpha$ 为负，流场逆时针旋转； ${\varGamma _0}{\rm{/}}\upsilon$ 的值则会影响涡旋臂的曲率， ${\varGamma _0}{\rm{/}}\upsilon$ 的值越大，涡旋臂的曲率越大。

2.2 涡旋SAR图像仿真

获得了涡旋的流场之后，下一步将进行涡旋SAR图像的仿真。本文使用SAR海洋成像仿真模型来仿真涡旋SAR图像。SAR海洋成像仿真模型主要分为波流交互作用模型、雷达后向散射模型和SAR成像模型3个部分，如图2所示。

图 2 SAR海洋成像仿真模型示意图^[22]

Figure 2. Schematic diagram of oceanic SAR imagery simulation model^[22]

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首先，将仿真的涡旋2维流场和海面风场输入到波流交互作用模型，通过求解作用量谱平衡方程，计算给定海面流场和海面风场下被调制的海浪谱。作用量谱平衡方程如式(3)所示^[21]：

$\begin{align} & \frac{{\partial N(\text{x}{\rm{,}}\text{k},t)}}{{\partial t}} + \left[ {{c_g}(\text{k}) + U(\text{x},t)} \right]\frac{{\partial N(\text{x},\text{k},t)}}{{\partial \text{x}}} \\ & \quad\quad - \text{k}\frac{{\partial U(\text{x},t)}}{{\partial \text{x}}}\frac{{\partial N(\text{x},\text{k},t)}}{{\partial \text{k}}} = S(\text{x},\text{k},t) \end{align}$

(3)

其中， $N$ 为微尺度波作用量谱密度， $\text{x} = (x,y)$ 为空间位置矢量， $\text{k} = ({k_x},{k_y})$ 为波数矢量， $U$ 为表面流场， ${c_g}$ 为被调制波浪的群速度， $S$ 为源函数(风场输入、非线性波-波作用和弥散等作用之和)，在本文模型中采用的源函数表达式为

$S(\text{x},\text{k}{\rm{,}}t) = \mu (\text{k})N(\text{x},\text{k}{\rm{,}}t)\left( {1 - \frac{{N(\text{x},\text{k}{\rm{,}}t)}}{{{N_0}(\text{k})}}} \right)$

(4)

其中， ${N_0}$ 为不存在海流时平衡状态下的作用量谱密度， $\mu$ 为松弛率。

作用量谱密度与海浪谱的关系为^[23]

$N(\text{x},\text{k}{\rm{,}}t) = \frac{{\rho {\omega _0}(\text{k})}}{\text{k}}\psi (\text{x},\text{k}{\rm{,}}t)$

(5)

其中， ${\omega _0}(\text{k}) = \sqrt {g\text{k} + (\tau/\rho ){\text{k}^3}}$ , $\tau$ 为表面张力， $\rho$ 为海水密度， $\psi$ 为海浪谱。

令 $Q(\text{x},\text{k}{\rm{,}}t) = 1/N(\text{x},\text{k}{\rm{,}}t)$ , ${Q_0}(\text{k}) = 1/{N_0}(\text{k})$ ，则被流场调制后的海浪谱为

$\begin{align} \frac{{\psi (\text{x},\text{k}{\rm{,}}t)}}{{{\psi _0}(\text{k})}} &= \frac{{{Q_0}(\text{k})}}{{{Q_0}(\text{k}) + \delta Q(\text{x},\text{k}{\rm{,}}t)}} \\ &= \frac{1}{{1 + \displaystyle\frac{{\delta Q(\text{x},\text{k}{\rm{,}}t)}}{{{Q_0}(\text{k})}}}} \end{align}$

(6)

其中， $\delta Q$ 表示调制引起的作用量谱变化量。

然后，将计算得到的海浪谱输入到雷达后向散射模型，在给定雷达频率、入射角、极化方式及雷达视向等雷达参数下，仿真涡旋SAR图像后向散射强度。本文采用的雷达后向散射模型为改进的组合表面模型，是Romeiser和Alpers等在Bragg共振散射模型基础上的改进^[14,15]。该模型同时考虑了长波和中波对短波的倾斜调制和水动力调制，所以从理论和试验研究上更能表现海面微波散射的实际情况，是目前最为完善的海面微波散射模型之一。该模型是基于2维海面坡度，通过傅里叶变换对后向散射截面进行泰勒级数展开，并对后向散射截面进行时间和空间上的平均。由于1阶项平均后为0，因此得到2阶Bragg散射后的海面归一化后向散射系数为^[14,22]

$\begin{align} \left\langle \sigma \right\rangle =& {\sigma ^{(0)}} + \left\langle {{\sigma ^{(2)}}} \right\rangle \\ =& \sigma {|_{{\text{s}} = 0}} + \iint {\left( {{{\left. {\frac{{{\partial ^2}\mathop \sigma \limits^{ \wedge \vee } }}{{\partial \mathop {{s_{\rm p}}}\limits^ \wedge \partial \mathop {{s_{\rm p}}}\limits^ \vee }}} \right|}_{\mathop {\text{s}}\limits^ \wedge = 0}} + {{\left. {\frac{{{\partial ^2}\mathop \sigma \limits^{ \wedge \vee } }}{{\partial \mathop {{s_{\rm p}}}\limits^ \vee \partial \mathop {{s_{\rm p}}}\limits^ \wedge }}} \right|}_{\mathop {{\text{s}}}\limits^ \wedge = 0}}} \right)}\\ & \cdot k_{\rm p}^2\psi (\text{k}){{\rm d}^2}\text{k}\\ & + \iint {\left( {{{\left. {\frac{{{\partial ^2}\mathop \sigma \limits^{ \wedge \vee } }}{{\partial \mathop {{s_{\rm n}}}\limits^ \wedge \partial \mathop {{s_{\rm n}}}\limits^ \vee }}} \right|}_{\mathop {{\text{s}}}\limits^ \wedge = 0}} + {{\left. {\frac{{{\partial ^2}\mathop \sigma \limits^{ \wedge \vee } }}{{\partial \mathop {{s_{\rm n}}}\limits^ \vee \partial \mathop {{s_{\rm n}}}\limits^ \wedge }}} \right|}_{\mathop {{\text{s}}}\limits^ \wedge = 0}}} \right)}\\ & \cdot k_{\rm n}^2\psi (\text{k}){{\rm d}^2}\text{k}\\ &+ \iint \left( {{\left. {\frac{{{\partial ^2}\mathop \sigma \limits^{ \wedge \vee } }}{{\partial \mathop {{s_{\rm p}}}\limits^ \wedge \partial \mathop {{s_{\rm n}}}\limits^ \vee }}} \right|}_{\mathop {{\text{s}}}\limits^ \wedge = 0}} + {{\left. {\frac{{{\partial ^2}\mathop \sigma \limits^{ \wedge \vee } }}{{\partial \mathop {{s_{\rm n}}}\limits^ \vee \partial \mathop {{s_{\rm p}}}\limits^ \wedge }}} \right|}_{\mathop {{\text{s}}}\limits^ \wedge = 0}}\right. \\ & \left. + {{\left. {\frac{{{\partial ^2}\mathop \sigma \limits^{ \vee \wedge } }}{{\partial \mathop {{s_{\rm p}}}\limits^ \vee \partial \mathop {{s_{\rm n}}}\limits^ \wedge }}} \right|}_{\mathop {{\text{s}}}\limits^ \wedge = 0}} + {{\left. {\frac{{{\partial ^2}\mathop \sigma \limits^{ \vee \wedge } }}{{\partial \mathop {{s_{\rm n}}}\limits^ \vee \partial \mathop {{s_{\rm p}}}\limits^ \wedge }}} \right|}_{\mathop {{\text{s}}}\limits^ \wedge = 0}} \right) \\ & \cdot {k_{\rm p}}{k_{\rm n}}\psi (\text{k}){{\rm d}^2}\text{k} \end{align}$

(7)

其中， ${\sigma ^{(0)}}$ 为平静海面的归一化后向散射系数； $\left\langle {{\sigma ^{(2)}}} \right\rangle$ 表示表面坡度引起的2阶Bragg散射之和；符号 $\left\langle \cdot \right\rangle$ 表示统计平均； $\text{s} = \left( {{s_{\rm{p}}},{s_{\rm{n}}}} \right)$ 为海面坡度； ${k_{\rm{p}}}$ , ${k_{\rm{n}}}$ 分别为平行和垂直于雷达视向的Bragg波波数分量； $\psi \left( \text{k} \right)$ 为海浪波数谱；符号 $\wedge$ 和 $\vee$ 分别表示 $\sigma$ 对波数 $\text{k}$ 的傅里叶变换及其共轭； $\wedge \wedge$ 和 $\vee \vee$ 表示 $\sigma$ 对组合波数 ${k_1} + {k_2}$ 的傅里叶变换及其共轭； $\wedge \vee$ 和 $\vee \wedge$ 表示 $\sigma$ 对组合波数 ${k_1} - {k_2}$ 的傅里叶变换及其共轭。

上述过程中，利用海浪谱与雷达后向散射模型得到仿真的海面归一化后向散射系数，但这是一个实孔径雷达成像过程，SAR图像仿真还需考虑海面运动的影响。当目标存在沿雷达视线方向的径向速度时，将在方位向上产生偏移 $\Delta x$ ：

$\Delta x = - \frac{R}{V\ \, }{v_{\rm r}} = \frac{{R\lambda }}{{2V\ }}{f_{\rm D}}$

(8)

其中， $R$ 是雷达至目标的距离， $V\;$ 是平台飞行速度， $\lambda$ 是雷达波长， ${f_{\rm{D}}} = - \displaystyle\frac{{2{v_{\rm{r}}}}}{\lambda }$ 是目标速度导致的Doppler谱中心偏移。对于海面而言，由于其各点速度不同，在方位向上偏移量不同，导致SAR海面图像产生压缩或拉伸的现象，即速度聚束效应^[24]。此外，分辨单元内不同散射点速度的分布方差将造成回波Doppler谱展宽，并导致分辨率下降。SAR成像模型通过计算每个分辨单元的平均Doppler谱中心和方差引入海面运动对SAR成像造成的影响。

这里采用Romeiser和Thompson^[25]给出的双高斯形Doppler谱模型计算Doppler谱中心和方差，该模型将海面回波Doppler谱分成朝向雷达和远离雷达两个传播方向的Bragg波Doppler谱的叠加，每个Doppler谱分量为高斯形，其具体表达式为

$\begin{align} W({f_{\rm D}}) =& \frac{{ \left\langle{\sigma _ + } \right\rangle }}{{\sqrt {2{\text{π}} \gamma _{{\rm D} + }^2} }}{{\rm e}^{ - {{\left({f_{\rm D}} - {\left\langle{f_{{\rm D} + }}\right\rangle_\sigma }\right)}^2}/\gamma _{{\rm D} + }^2}} \\ & + \frac{{ \left\langle{\sigma _ - } \right\rangle }}{{\sqrt {2{\text{π}} \gamma _{{\rm D} - }^2} }}{{\rm e}^{ - {{\left({f_{\rm D}} - {\left\langle{f_{{\rm D} - }} \right\rangle_\sigma }\right)}^2}/\gamma _{{\rm D} - }^2}} \end{align}$

(9)

其中， $\pm$ 表示远离雷达方向和朝向雷达方向的两组Bragg波分量， $\left\langle{f_{{\rm{D}} \pm }} \right\rangle _\sigma$ 表示经过归一化后向散射系数 $\sigma$ 加权的平均Doppler中心； ${\gamma _{{\rm D} \pm }}$ 表示Doppler谱的方差。 $\left\langle{f_{{\rm D} \pm }}\right\rangle _\sigma$ 和 ${\gamma _{{\rm D} \pm }}$ 的具体计算过程可以参考文献[25]，这里不再赘述。

另外，仿真的SAR图像还需考虑噪声的影响，本文涡旋SAR图像仿真过程中，仅考虑热噪声对仿真SAR图像信噪比的影响。信噪比由噪声等效后向散射系数以及海面归一化后向散射系数所决定：

${\rm{SNR(dB) = }}\left\langle \sigma \right\rangle - NE{\sigma ^0}$

(10)

其中，海面归一化后向散射系数 $\left\langle \sigma \right\rangle$ 由入射角、雷达频率、极化方式、海面风速等参数所决定， $NE{\sigma ^0}$ 为噪声等效后向散射系数，由系统硬件参数所决定。因此，SAR成像模型根据给定的仿真输入参数计算信噪比，从而得到具有统计特性的仿真涡旋SAR图像。

3. 涡旋SAR图像仿真实验

根据涡旋旋转方向的不同，可将涡旋分为气旋式涡旋与反气旋式涡旋^[26]。气旋式涡旋在北半球逆时针旋转，在南半球顺时针旋转；反气旋式涡旋在北半球顺时针旋转，在南半球逆时针旋转。不同旋转方向的涡旋将产生不同的涡旋流场，从而在SAR图像中呈现不同的涡旋特征。下面，本文分别针对气旋式涡旋与反气旋式涡旋进行仿真实验。

3.1 气旋式涡旋仿真实验

图3是一幅ERS-2 SAR图像，图像获取时间为2009.08.19, 02:23:50 UTC，获取地点为中国东海海域。图中方框1处为一个气旋式涡旋，旋转方向为逆时针。为了便于对比仿真SAR图像与真实SAR图像，将方框1处的涡旋截取出来，截取图像尺寸为18 km×24 km，如图4所示。ERS-2 SAR图像的具体雷达参数如表1所示。

图 3 中国东海海域获取的ERS-2 SAR图像，获取时间为2009.08.19, 02:23:50 UTC

Figure 3. ERS-2 SAR image of the East China Sea obtained on August 19, 2009 at 02:23:50 UTC

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图 4 从方框1处截取的涡旋SAR图像

Figure 4. Enlargement of the eddy in Frame 1

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表 1 ERS-2 SAR参数

Table 1. SAR parameters of ERS-2

参数	数值
极化方式	VV
波段	C
入射角	23.0°
平台高度	780 km
平台速度	7500 m/s

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从欧洲中期天气预报中心(Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)获取2009.08.19, 03:00:00时刻的风场再分析资料，分辨率为0.125°×0.125°。根据数据显示，涡旋区域附近的风速为1.4 m/s，风向为257.9°。从全球海洋数据同化系统(Global Ocean Data Assimilation System, GODAS)获取相同位置的5日平均流场再分析资料，分辨率为(1/3)°×1°。根据数据显示，涡旋区域附近的流速为0.61 m/s。因此，设置参数 $\alpha$ 为–0.003486，流场大小设置为18 km×24 km，空间分辨率为100 m，雷达参数设置为表1中ERS-2SAR参数。

图5(a)、图5(b)分别是该涡旋的仿真SAR图像与获取的真实SAR图像，仿真时设定的雷达参数、海面风场条件与真实SAR图像获取条件完全一致。对比图5(a)、图5(b)两图发现，仿真SAR图像与真实SAR图像中的涡旋臂形状几乎一致，涡旋臂的亮暗特征也基本吻合。从逆时针方向看，涡旋臂由外到内的亮暗特征均为亮-暗-亮，这种亮暗特征的变化是由雷达后向散射引起的布拉格波谱密度变化导致的^[7]。这初步验证了仿真方法的正确性。

图 5 相同参数下仿真SAR图像与ERS-2 SAR图像对比图

Figure 5. Comparison of simulated SAR image and ERS-2 SAR image under the same parameters

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为了进一步验证仿真方法的正确性，定量地描述仿真SAR图像与真实SAR图像的中涡旋的相似程度，采用文献[9]中基于对数螺旋线边缘拟合的SAR图像涡旋信息提取方法，提取仿真SAR图像和真实SAR图像中涡旋的中心位置、直径及边缘长度，并加以比较。拟合及提取结果如图6所示，红色加号表示涡旋中心位置，黄色箭头表示涡旋直径，蓝色曲线表示涡旋边缘，具体数值如表2所示。

图 6 仿真SAR图像与ERS-2 SAR图像涡旋信息提取

Figure 6. Eddy information extraction of simulated SAR image and ERS-2 SAR image

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表 2 涡旋信息提取结果

Table 2. Results of eddy information extraction

SAR图像	涡旋中心位置	涡旋直径	涡旋边缘长度
仿真SAR图像	(116,75)	18.9 km	35.7 km
真实SAR图像	(113,71)	18.7 km	35.4 km
绝对/相对误差	(3,4)/—	0.2 km/0.011	0.3 km/0.008

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对比仿真SAR图像与真实SAR图像的涡旋信息提取结果，可以发现两幅图像中涡旋的中心位置较为一致，方位向和距离向上仅相差3～4个像素点，涡旋直径及边缘长度的相对误差均不超过0.011，证明本文提出的基于Burgers-Rott涡旋模型的涡旋SAR图像仿真方法能够实现气旋式涡旋的SAR图像仿真，并且仿真SAR图像与真实SAR图像能够较好地吻合。

3.2 反气旋式涡旋仿真实验

3.1节对气旋式涡旋进行了仿真实验，本节将针对反气旋式涡旋进行仿真实验。图7是一幅ENVISAT-1 ASAR图像，图像获取时间为2010.06.11, 01:51:48 UTC，获取地点在吕宋海峡。图中方框2处为一个反气旋式涡旋，旋转方向为顺时针。将方框2处的涡旋截取出来，截取图像尺寸为24 km×24 km，如图8所示。ENVISAT-1 ASAR图像的具体雷达参数如表3所示。

图 7 吕宋海峡获取的ENVISAT-1 ASAR图像，获取时间为2010.06.11, 01:51:48 UTC

Figure 7. ENVISAT-1 ASAR image of the Luson Strait obtained on June 11, 2010 at 01:51:48 UTC

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图 8 方框2处截取的涡旋SAR图像

Figure 8. Enlargement of the eddy in Frame 2

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表 3 ENVISAT-1 ASAR参数

Table 3. ASAR parameters of ENVISAT-1

参数	数值
极化方式	HH
波段	C
入射角	26.7°
平台高度	800 km
平台速度	7455 m/s

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从ECMWF获取2010.06.11, 03:00:00时刻的风场再分析资料，分辨率为0.125°×0.125°。根据数据显示，涡旋区域附近的风速为2.1 m/s，风向为45°。从GODAS获取相同位置的5日平均流场再分析资料，分辨率为(1/3)°×1°。根据数据显示，涡旋区域附近的流速为0.23 m/s。因此，设置参数 $\alpha$ 为0.000657，流场大小设置为24 km×24 km，空间分辨率为100 m，雷达参数设置为表3中ENVISAT-1 ASAR参数。

图9(a)、图9(b)分别是该涡旋的仿真SAR图像与真实SAR图像，仿真时设定的雷达参数、海面风场条件与真实SAR图像完全一致。对比图9(a)、图9(b)两图发现，仿真SAR图像与真实SAR图像中的涡旋形状基本一致，涡旋臂的亮暗特征也较为吻合。从顺时针方向看，涡旋臂从外到内均呈现为由暗到亮的特征。该结果与Lyzenga等人^[6]研究结果一致，初步验证了仿真方法的正确性。

图 9 相同参数下仿真SAR图像与ENVISAT-1 ASAR图像对比图

Figure 9. Comparison of simulated SAR image and ENVISAT-1 ASAR image under the same parameters

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为了定量地描述仿真SAR图像与真实SAR图像的中涡旋的相似性，同样采用3.1节中的分析方法，得到涡旋拟合结果如图10所示，提取的涡旋信息如表4所示。

图 10 仿真SAR图像与ENVISAT-1 ASAR图像涡旋信息提取

Figure 10. Eddy information extraction of simulated SAR image and ENVISAT-1 ASAR image

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表 4 涡旋信息提取结果

Table 4. Results of eddy information extraction

SAR图像	涡旋中心位置	涡旋直径	涡旋边缘尺寸
仿真SAR图像	(144,78)	24.0 km	49.4 km
真实SAR图像	(147,81)	23.9 km	49.7 km
绝对/相对误差	(3,3)/—	0.1 km/0.004	0.3 km/0.006

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对比仿真SAR图像与真实SAR图像的涡旋信息提取结果，可以发现两幅图像中涡旋的中心位置较为接近，方位向和距离向上均相差3个像素点，涡旋直径及边缘尺寸相对误差均不超过0.006，这进一步验证了仿真方法的正确性，说明本文提出的基于Burgers-Rott涡旋模型的涡旋SAR图像仿真方法能够实现反气旋式涡旋的SAR图像仿真。

4. 总结

本文基于Burgers-Rott涡旋模型，提出了一种涡旋SAR图像仿真方法，并分别针对气旋式涡旋与反气旋式涡旋进行了仿真实验。通过将仿真SAR图像与真实SAR图像对比验证发现，本文提出的涡旋SAR图像仿真方法能够实现气旋式涡旋和反气旋式涡旋的SAR图像仿真，且仿真SAR图像与真实SAR图像能够较好地吻合。

通过涡旋SAR图像仿真实验发现，无论气旋式涡旋还是反气旋式涡旋，其涡旋臂在SAR图像中都会呈现亮暗交替变化的特征。其中，气旋式涡旋臂呈现两个亮暗交替周期，即亮-暗-亮；反气旋式涡旋臂呈现一个亮暗交替周期，即暗-亮。这是由于这两个涡旋臂的曲率不同，气旋式涡旋臂曲率较大，亮暗交替周期较多，反气旋式涡旋臂曲率较小，亮暗交替周期较少。

由于涡旋在SAR成像时会受到各种海洋环境因素的影响，通过真实SAR图像难以完全解译涡旋的特征。本文提出的SAR图像仿真方法能够弥补这种不足，可以清晰地获取涡旋的尺度、亮暗等特征，这为海洋涡旋特征的解译和提取提供了便利。

图 1 不同标注方式比较

Figure 1. Comparison of different annotation methods

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图 2 舰船目标航向和长宽比信息

Figure 2. The course and aspect ratio information of ship target

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图 3 斜框定义方式

Figure 3. Rotated bounding box definition method

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图 4 标注流程图

Figure 4. Annotation procedure

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图 5 数据预处理流程

Figure 5. Data preprocessing procedure

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图 6 数据切片方式

Figure 6. Data cutting method

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图 7 人工修正示例

Figure 7. Manual modification examples

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图 8 Google Earth纠正

Figure 8. Google Earth correction

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图 9 标注示例

Figure 9. Annotation example

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图 10 RSDD-SAR数据集结构

Figure 10. Structure of RSDD-SAR dataset

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图 11 数据集舰船角度和长宽比分布图

Figure 11. Angle and aspect ratio distribution maps of ships in RSDD-SAR dataset

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图 12 RSDD-SAR数据集典型场景

Figure 12. Typical scenarios in RSDD-SAR

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图 13 不同算法检测结果((a) 标注；(b) R-Faster R-CNN-ResNet-101检测结果；(c) RoI Transformer-ResNet-101检测结果；(d) Gliding Vertex-ResNet-101检测结果；(e) Oriented R-CNN-ResNet-101检测结果；(f) R-RetinaNet-ResNet-101检测结果；(g) S2ANet-ResNet-101检测结果；(h) R3Det-ResNet-101检测结果；(i) Redet-ReResNet-50检测结果；(j) DRBox-V2检测结果；(k) R-FCOS-ResNet-101检测结果；(l) CAF-ResNet-101检测结果；(m) Polar Encoding-ResNet-101检测结果)

Figure 13. Detection results of different methods ((a) Annotations; (b) Detection results of R-Faster R-CNN-ResNet-101; (c) Detection results of RoI Transformer-ResNet-101; (d) Detection results of Gliding Vertex-ResNet-101; (e) Detection results of Oriented R-CNN-ResNet-101; (f) Detection results of R-RetinaNet-ResNet-101; (g) Detection results of S2ANet-ResNet-101; (h) Detection results of R3Det-ResNet-101; (i) Detection results of Redet-ReResNet-50; (j) Detection results of DRBox-V2; (k) Detection results of R-FCOS-ResNet-101; (l) Detection results of CAF-ResNet-101; (m) Detection results of Polar Encoding-ResNet-101)

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图 14 SSDD数据集测试结果

Figure 14. Testing results on SSDD

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图 15 S2ANet AP₅₀曲线

Figure 15. AP₅₀ curves of S2ANet

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图 16 未剪裁大图测试

Figure 16. Testing on uncropped images

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1 RSDD-SAR数据集发布地址

1. Release address of RSDD-SAR dataset

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表 1 现有公开数据集详细信息

Table 1. Detailed information of existing public datasets

数据集	公开时间	数据来源	分辨率(m)	图像尺寸	图像数量	任务
OpenSARShip-1.0 OpenSARShip-2.0	2017	Sentinel-1	2.7×22～ 3.5×22, 20×22	9×9～445×445 1×1～445×445	11346 34528	识别
SSDD	2017	RadarSat-2 TerraSAR-X Sentinel-1	1～15	190～668	1160	垂直边框检测斜框检测语义分割
SAR-Ship-Dataset	2019	Gaofen-3 Sentinel-1	3～25	256×256	43918	垂直边框检测
AIR-SARShip-1.0 AIR-SARShip-2.0	2019	Gaofen-3	1, 3	3000×3000 1000×1000	31 300	垂直边框检测
FUSAR-Ship	2020	Gaofen-3	1.700×1.124～ 1.754×1.124	512×512	5243	识别
HRSID	2021	Sentinel-1 TerraSAR-X	0.5, 1.0, 3.0	800×800	5604	垂直边框检测语义分割
LS-SSDD-v1.0	2021	Sentinel-1	5×20	24000×16000	15	垂直边框检测
SRSDD-v1.0	2021	Gaofen-3	1	1024×1024	666	斜框检测识别
RSDD-SAR	2022	Gaofen-3 TerraSAR-X	2～20	512×512	7000	斜框检测

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表 2 原始数据详细信息

Table 2. Detailed information of the raw data

景号	传感器	经度	纬度	成像时间	成像模式	分辨率(m)	极化方式	产品级别	入射角(°)	成像幅宽(km)	编号
1	GF-3	E121.0	N37.9	20171017	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	0-1

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表 3 依据COCO划分标准RSDD-SAR舰船尺寸统计

Table 3. Area statistics of ships in RSDD-SAR according to COCO

目标类型	数量	比例
Small (area < 32²)	8331	81.17%
Medium (32² < area < 96²)	1927	18.78%
Large (area > 96²)	5	0.05%

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表 4 依据文献[13]划分标准RSDD-SAR舰船尺寸统计

Table 4. Area statistics of ships in RSDD-SAR according to Ref. [13]

目标类型	数量	比例
Small (area < 625)	6146	59.88%
Medium (625 ≤ area ≤ 7500)	4109	40.04%
Large (area > 7500)	8	0.08%

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表 5 不同算法实验结果

Table 5. Experimental results of different algorithms

模型		骨干网络	Params (M)	FPS	Inshore AP₅₀(%)	Offshore AP₅₀(%)	AP₅₀(%)
两阶段	R-Faster R-CNN	ResNet-101	60.45	13.28	50.99	91.47	84.10
		ResNet-50	41.41	15.87	48.78	90.93	83.29
		ResNet-18	28.30	22.36	43.18	88.57	80.30
	RoI Transformer	ResNet-101	74.37	8.10	64.40	94.85	89.48
		ResNet-50	55.32	11.93	60.83	94.35	88.39
		ResNet-18	42.21	13.71	56.51	93.30	86.60
	Gliding Vertex	ResNet-101	60.45	13.32	62.24	93.50	88.16
		ResNet-50	41.41	16.82	55.93	91.65	85.55
		ResNet-18	28.29	22.33	51.48	91.49	84.63
	Oriented R-CNN	ResNet-101	60.34	21.90	66.77	90.28	88.85
		ResNet-50	41.35	26.60	65.92	90.21	88.84
		ResNet-18	28.28	34.30	61.82	90.05	87.50
	ReDet	ReResNet-50	31.57	15.90	61.94	90.34	88.40
单阶段	R-RetinaNet	ResNet-101	51.49	15.33	35.75	74.92	67.89
		ResNet-50	32.44	22.31	33.20	74.06	66.66
		ResNet-18	19.38	34.15	30.10	72.74	65.09
	S2ANet	ResNet-101	55.50	15.74	66.43	94.94	90.06
		ResNet-50	36.45	23.46	63.27	93.14	87.91
		ResNet-18	19.85	32.06	59.61	92.50	86.88
	R3Det	ResNet-101	60.80	24.10	57.73	90.09	80.92
		ResNet-50	41.81	29.30	56.87	90.16	80.87
		ResNet-18	25.25	37.60	54.92	89.69	80.44
	DRBox-V2	VGG16	15.91	28.28	57.79	91.28	85.63
无锚框	R-FCOS	ResNet-101	51.21	18.85	56.17	93.79	87.31
		ResNet-50	32.17	31.39	50.02	93.09	85.48
		ResNet-18	19.11	42.01	49.48	92.33	84.78
	CFA	ResNet-101	55.82	25.80	67.35	90.33	89.46
		ResNet-50	36.83	36.60	66.40	90.47	89.31
		ResNet-18	20.27	52.20	67.35	90.27	88.97
	Polar Encoding	ResNet-101	71.83	16.71	62.02	89.99	87.88
		ResNet-50	52.83	17.56	59.69	90.12	87.31
		ResNet-18	13.36	27.48	58.05	89.31	85.28

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表 6 泛化能力测试

Table 6. Generalization ability testing results

模型	训练集	验证集	验证集AP₅₀(%)	测试集512×512 AP₅₀(%)	测试集800×800 AP₅₀(%)
S2ANet-ResNet-101	RSDD-SAR训练集	RSDD-SAR测试集	90.06	57.47(–32.59)	63.04(–27.02)
S2ANet-ResNet-101	SSDD训练集	SSDD测试集	90.52	36.24(–54.28)	47.87(–42.65)
S2ANet-ResNet-50	RSDD-SAR训练集	RSDD-SAR测试集	87.91	56.04(–31.87)	63.15(–24.76)
S2ANet-ResNet-50	SSDD训练集	SSDD测试集	92.73	41.81(–50.92)	51.83(–40.90)
S2ANet-ResNet-18	RSDD-SAR训练集	RSDD-SAR测试集	86.88	55.73(–31.15)	62.04(–24.84)
S2ANet-ResNet-18	SSDD训练集	SSDD测试集	90.30	34.52(–55.78)	48.89(–41.41)

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表 7 未剪裁大图测试结果

Table 7. Results on uncropped images

模型	训练集	验证集	验证集AP₅₀(%)	未剪裁大图AP₅₀(%)
S2ANet-ResNet-101	RSDD-SAR训练集	RSDD-SAR测试集	90.06	65.97(–24.09)
S2ANet-ResNet-101	SSDD训练集	SSDD测试集	90.52	51.04(–39.48)

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1 RSDD-SAR数据集详细信息

1. RSDD-SAR dataset information in detail

景号	传感器	经度	纬度	时间	成像模式	分辨率(m)	极化方式	产品级别	入射角(°)	成像幅宽(km)	编号
1	GF-3	E121.0	N37.9	20171017	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	0-1
2	GF-3	E119.3	N37.2	20210809	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	2
3	GF-3	E121.3	N37.5	20180901	FSI	5	HH,HV	L1A	19~50	50	3-4
4	GF-3	E120.5	N37.9	20210228	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	5-6
5	GF-3	E121.0	N35.8	20210228	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	7-8
6	GF-3	E119.1	N38.2	20210619	FSI	5	DV	L1A	19~50	50	9
7	GF-3	E120.5	N37.8	20210526	SS	25	HH,HV	L1A	17~50	130	10-11
8	GF-3	E120.5	N35.6	20210716	SS	25	HH,HV	L1A	17~50	130	12-13
9	GF-3	E122.9	N37.5	20191231	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	14
10	GF-3	E119.8	N35.0	20210228	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	15
11	GF-3	E119.8	N35.3	20210228	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	16
12	GF-3	E120.4	N37.9	20210228	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	17
13	GF-3	E120.9	N37.9	20210718	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	18-19
14	GF-3	E120.3	N36.0	20210305	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	20-21
15	GF-3	E121.6	N37.6	20210802	FSI	5	HH,HV	L1A	19~50	50	22-23
16	GF-3	E122.5	N37.5	20210130	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	24-25
17	GF-3	E120.3	N35.6	20210504	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	26-27
18	GF-3	E120.6	N36.2	20210519	SS	25	HH,HV	L1A	17~50	130	28-29
19	GF-3	E121.0	N36.0	20210612	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	30-31
20	GF-3	E121.5	N38.2	20210612	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	32-33
21	GF-3	E120.1	N36.0	20210723	SS	25	HH,HV	L1A	17~50	130	34-35
22	GF-3	E120.6	N38.1	20210723	SS	25	HH,HV	L1A	17~50	130	36-37
23	GF-3	E119.8	N35.0	20210130	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	38
24	GF-3	E119.8	N35.3	20210130	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	39
25	GF-3	E119.9	N35.6	20210130	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	40
26	GF-3	E120.4	N37.9	20210130	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	41
27	GF-3	E121.6	N37.6	20210427	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	42
28	GF-3	E118.8	N38.1	20210521	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	43
29	GF-3	E122.1	N37.5	20210101	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	44-45
30	GF-3	E121.1	N35.8	20210113	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	46-47
31	GF-3	E120.9	N36.1	20210125	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	48-49
32	GF-3	E120.3	N38.2	20210204	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	50-51
33	GF-3	E120.7	N36.1	20210329	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	52-53
34	GF-3	E119.6	N37.9	20210417	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	54-55
35	TerraSAR-X	E056	N27	20080311	SL	2	HH	SSC	20~55	10	56
36	TerraSAR-X	E100	N13	20111209	SM	3	HH	MGD	20~45	30×50	57
37	TerraSAR-X	E013	S08	20190730	SM	3	HH	EEC	20~45	30×50	58
38	TerraSAR-X	W090	N29	20100516	SM	3	HH	EEC	20~45	30×50	59
39	TerraSAR-X	W090	N29	20120829	SM	3	HH	EEC	20~45	30×50	60
40	TerraSAR-X	W090	N29	20170807	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	61
41	TerraSAR-X	E023	N37	20180416	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	62
42	TerraSAR-X	E023	N37	20160830	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	63
43	TerraSAR-X	E023	N37	20170305	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	64
44	TerraSAR-X	E023	N37	20170623	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	65
45	TerraSAR-X	E023	N37	20170828	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	66
46	TerraSAR-X	E023	N37	20171022	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	67
47	TerraSAR-X	E023	N37	20171205	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	68
48	TerraSAR-X	E023	N37	20180209	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	69
49	TerraSAR-X	E023	N37	20180621	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	70
50	TerraSAR-X	E023	N37	20180815	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	71
51	TerraSAR-X	E023	N37	20181020	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	72
52	TerraSAR-X	E023	N37	20190127	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	73
53	TerraSAR-X	E023	N37	20190323	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	74
54	TerraSAR-X	E023	N37	20190619	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	75
55	TerraSAR-X	E023	N37	20190904	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	76
56	TerraSAR-X	E023	N37	20160614	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	77
57	TerraSAR-X	E121	N31	20151016	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	78
58	TerraSAR-X	E121	N31	20160614	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	79
59	TerraSAR-X	E121	N31	20160717	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	80
60	TerraSAR-X	E121	N31	20160819	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	81
61	TerraSAR-X	E121	N31	20151118	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	82
62	TerraSAR-X	E121	N31	20151210	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	83
63	TerraSAR-X	E121	N31	20160101	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	84
64	TerraSAR-X	E121	N31	20160203	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	85
65	TerraSAR-X	E121	N31	20160409	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	86
66	TerraSAR-X	E121	N31	20160512	SM	3	VV	SSC	20~45	30×50	87
67	TerraSAR-X	E119	N37	20151220	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	88
68	TerraSAR-X	E023	N37	20120305	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	89
69	TerraSAR-X	E023	N37	20120601	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	90
70	TerraSAR-X	E023	N37	20120908	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	91
71	TerraSAR-X	E023	N37	20121205	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	92
72	TerraSAR-X	E023	N37	20130314	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	93
73	TerraSAR-X	E023	N37	20151129	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	94
74	TerraSAR-X	E023	N37	20160225	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	95
75	TerraSAR-X	E023	N37	20160420	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	96
76	GF-3	E119.3	N35.0	20200619	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	97-98
77	GF-3	E120.1	N38.0	20200619	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	99-100
78	GF-3	E118.4	N38.0	20200711	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	101-102
79	GF-3	E118.0	N38.1	20200718	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	103-104
80	GF-3	E118.8	N38.5	20200730	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	105-106
81	GF-3	E119.5	N34.9	20200730	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	107-108
82	GF-3	E118.9	N37.9	20200804	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	109-110
83	GF-3	E117.9	N38.6	20200809	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	111-112
84	GF-3	E118.5	N38.2	20200809	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	113-114
85	GF-3	E120.2	N35.0	20201001	FSII	10	VH,VV	L1A	19~50	100	115-116
86	GF-3	E120.5	N36.0	20201001	FSII	10	VH,VV	L1A	19~50	100	117-118
87	GF-3	E121.0	N38.0	20201001	FSII	10	VH,VV	L1A	19~50	100	119-120
88	GF-3	E119.7	N35.4	20200804	FSI	5	HH,HV	L1A	19~50	50	121-122
89	GF-3	E119.8	N35.0	20200804	FSI	5	HH,HV	L1A	19~50	50	123-124
90	GF-3	E120.8	N38.4	20201128	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	125-126
91	GF-3	E120.9	N37.9	20201128	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	127-128
92	GF-3	E121.3	N36.0	20201128	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	129-130
93	GF-3	E118.1	N38.2	20200525	FSI	5	HH,HV	L1A	19~50	50	131-132
94	GF-3	E120.2	N35.7	20200602	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	133-134
95	GF-3	E119.5	N35.7	20200711	FSII	10	VH,VV	L1A	19~50	100	135-136
96	GF-3	E118.8	N38.3	20200728	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	137-138
97	GF-3	E119.6	N35.3	20200728	FSII	10	HH,HV	L1A	19~50	100	139-140
98	GF-3	E120.2	N35.4	20200519	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	141-142
99	GF-3	E119.9	N37.7	20200521	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	143-144
100	GF-3	E120.2	N35.8	20200521	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	145-146
101	GF-3	E120.4	N34.9	20200521	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	147-148
102	GF-3	E121.0	N35.8	20200502	FSII	10	VH,VV	L1A	19~50	100	149-150
103	GF-3	E120.5	N35.9	20200509	FSII	10	VH,VV	L1A	19~50	100	151-152
104	GF-3	E120.0	N38.5	20200514	FSII	10	VH,VV	L1A	19~50	100	153-154
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107	GF-3	E122.8	N37.2	20200924	QPSI	8	HH,HV,VH,VV	L1A	20~41	30	159-162
108	GF-3	E120.0	N35.4	20201030	QPSI	8	HH,HV,VH,VV	L1A	20~41	30	163-166
109	GF-3	E119.1	N37.4	20200814	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	167
110	GF-3	E119.2	N38.0	20200814	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	168
111	GF-3	E120.1	N37.8	20200926	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	169
112	GF-3	E120.5	N36.0	20200926	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	170
113	GF-3	E121.3	N37.7	20201121	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	171
114	GF-3	E121.6	N36.6	20201121	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	172
115	GF-3	E120.0	N38.5	20201104	FSII	10	VH,VV	L1A	19~50	100	173-174
116	GF-3	E121.1	N35.8	20201126	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	175-176
117	GF-3	E121.5	N37.7	20201126	FSI	5	VH,VV	L1A	19~50	50	177-178
118	GF-3	E121.4	N38.1	20200519	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	179-180
119	GF-3	E120.9	N35.4	20200531	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	181-182
120	GF-3	E119.8	N37.9	20200619	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	183-184
121	GF-3	E120.4	N35.1	20200619	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	185-186
122	GF-3	E120.3	N34.8	20200704	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	187-188
123	GF-3	E120.5	N35.8	20200704	SS	25	VH,VV	L1A	17~50	130	189-190
124	GF-3	E121.9	N37.7	20201011	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	191
125	GF-3	E118.0	N38.3	20201111	UFS	3	DH	L1A	20~50	30	192
126	GF-3	E119.8	N35.2	20210619	FSI	5	DV	L1A	19~50	50	GF3
127	TerraSAR-X	E119	N37	20151128	SM	3	HH	SSC	20~45	30×50	Terra

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12.	胥小我，张晓玲，张天文，邵子康，徐彦钦，曾天娇. 基于自适应锚框分配与IOU监督的复杂场景SAR舰船检测. 雷达学报. 2023(05): 1097-1111 . 本站查看
13.	于飞，隋正伟，邱凤婷，龚婷婷，赵旭东，刘子浩. SAR图像智能解译样本数据集构建进展综述. 网络安全与数据治理. 2023(S1): 97-105 . 百度学术
14.	顾丹丹，廖意，王晓冰. 雷达目标特性知识引导的智能识别技术进展与思考. 制导与引信. 2022(04): 57-64 . 百度学术

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1. 引言
2. 涡旋SAR图像仿真方法
2.1 涡旋2维流场仿真
2.2 涡旋SAR图像仿真
3. 涡旋SAR图像仿真实验
3.1 气旋式涡旋仿真实验
3.2 反气旋式涡旋仿真实验
4. 总结

RSDD-SAR：SAR舰船斜框检测数据集

DOI: 10.12000/JR22007

通讯作者:
苏航 shpersonal_email@163.com

李健伟 lgm_jw@163.com

计量

RSDD-SAR: Rotated Ship Detection Dataset in SAR Images

Corresponding author: SU Hang, shpersonal_email@163.com; LI Jianwei, lgm_jw@163.com

1. 引言

2. 涡旋SAR图像仿真方法

2.1 涡旋2维流场仿真

2.2 涡旋SAR图像仿真

3. 涡旋SAR图像仿真实验

3.1 气旋式涡旋仿真实验

3.2 反气旋式涡旋仿真实验

4. 总结

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目录

1. 引言

2. 涡旋SAR图像仿真方法

2.1 涡旋2维流场仿真

2.2 涡旋SAR图像仿真

3. 涡旋SAR图像仿真实验

3.1 气旋式涡旋仿真实验

3.2 反气旋式涡旋仿真实验

4. 总结

期刊介绍

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RSDD-SAR：SAR舰船斜框检测数据集

DOI: 10.12000/JR22007

通讯作者: 苏航 shpersonal_email@163.com 李健伟 lgm_jw@163.com

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出版历程

RSDD-SAR: Rotated Ship Detection Dataset in SAR Images

Corresponding author: SU Hang, shpersonal_email@163.com; LI Jianwei, lgm_jw@163.com

1. 引言

2. 涡旋SAR图像仿真方法

2.1 涡旋2维流场仿真

2.2 涡旋SAR图像仿真

3. 涡旋SAR图像仿真实验

3.1 气旋式涡旋仿真实验

3.2 反气旋式涡旋仿真实验

4. 总结

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目录

1. 引言

2. 涡旋SAR图像仿真方法

2.1 涡旋2维流场仿真

2.2 涡旋SAR图像仿真

3. 涡旋SAR图像仿真实验

3.1 气旋式涡旋仿真实验

3.2 反气旋式涡旋仿真实验

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