C波段星载SAR系统在减灾应用中的工作模式选取

雷达遥感工作在微波波段,它能够穿透雨雪云雾的影响,受大气的影响较小,具有全天候、全天时的工作能力,为自然灾害的监测评估提供了强有力的技术手段。本文针对C波段星载SAR系统在洪涝、干旱、滑坡泥石流灾害方面的应用,综合分析了成像雷达遥感在地质灾害调查识别、监测、评估中具有的独特优势。为使C波段SAR系统获得较为有效的灾害监测结果,分析了不同灾种监测需要选择的不同工作模式和相关系统参数,得到了洪涝、干旱、滑坡泥石流灾害监测评估时所需的系统观测模式,为我国减灾防灾平台建设提供技术支持。     

利用极化SAR数据探索同极化相关特征随地表粗糙度变化的研究

利用冲积扇区域SIR-C全极化SAR数据深入研究了同极化相关特征与粗糙度之间的关系,经分析得出:(1)以圆极化右旋.左旋为正交基的同极化相关系数在粗糙度ks(k是入射波的波数,s是表面高度标准离差)＜0.5时,随ks的增大而减小;(2)仅考虑线性正交基,可以从同极化相关系数响应图中提取线性同极化相关系数曲线,该曲线的极值差或者标准差等代表该曲线平滑程度的参数可以在更大的范围内(ks＜1.2)随粗糙度ks的增大而近似线性地减小,因此能够更有效地反映粗糙度的变化;(3)水平-垂直正交基对应的同极化相位差平均值在ks＜1时,随粗糙度的增大而稳步减小.     

基于多极化SAR图像的鄱阳湖湿地地表淹没状况动态变化分析

合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势.以鄱阳湖湿地为例,基于多极化Envisat ASAR数据,将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中,分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化,然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来,并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力.     

基于神经网络算法的多极化雷达数据估算鄱阳湖生物量

神经网络的特点是分布并行处理,适用于模拟复杂的非线性模型。在野外调查的基础上,利用多极化雷达数据,通过改进MIMICS模型模拟湿地植被参数（植被高度、含水量、生物量等）和雷达后向散射系数之间的关系,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。     

基于多极化SAR图像的鄱阳湖湿地表淹没状况动态变化分析

合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势。以鄱阳湖湿地为例,基于多极化Envisat ASAR数据,将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中,分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化,然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来,并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力。     

基于高分一号与Radarsat-2的鄱阳湖湿地植被叶面积指数反演

叶面积指数(LAI)是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标.根据鄱阳湖湿地植被生长密集、LAI动态范围大的特点,针对雷达数据的复杂散射机制,利用Freeman-Durden极化分解技术,定义了一种雷达植被指数,并考虑光学植被指数的饱和性,尝试将光学植被指数和雷达植被指数相结合,构建融合植被指数来估算植被LAI.通过实测数据和理论模型模拟数据与LAI的相关性分析,表明融合植被指数能有效地提高与LAI的相关性.利用融合植被指数、光学植被指数、雷达植被指数与LAI构建最佳拟合模型得出:光学微波融合植被指数能更准确地估算鄱阳湖湿地植被LAI.     

合肥盆地生油岩动力学参数的确定

本文采用开放系统热解实验,对合肥盆地白垩系朱巷组、响导铺组及下第三系定远组的三个生油岩样品分别进行了加热速率为20℃/min、30℃/min、40℃/min和50℃/min的热解,测定了各样品的累积生烃率与温度的关系,从而确定出合肥盆地不同时代生油岩的动力学多数。      

基于特征向量分解与散射机制判别指数的全极化SAR图像地物提取与分类

基于特征向量分解和基于散射模型的极化目标分解是全极化SAR非相干分解中的典型算法。本文对比研究了两种算法的特点及分解结果在地物识别分类方面的优势,在基于特征向量分解得到的H-Alpha特征平面的基础之上,引入散射机制判别指数来刻画地物的类别差异,从而能约束H-Alpha平面分割的界限以提高分类的精度,而且利用散射机制占优性强弱可辅助分类结果的解译。实验选取了鄱阳湖地区一景Radarsat-2标准全极化数据,实验结果对比表明一种散射机制占主导的地物,分类精度得到改善,特别是水域、形成二面角的目标区和成片分布的植被区域可以显著地提取出来。     

红树林雷达遥感研究进展

红树林是海岸带生态系统中重要的植物群落,具有较高的社会、生态和经济价值。遥感技术的发展为红树林监测提供了一种高效便利的手段。雷达遥感由于具有穿透性好、不受云雨影响的特点,在红树林分布地区具有得天独厚的优势。对近几十年来雷达遥感在红树林监测方面的研究进行了回顾,着重分析了红树林散射机制、红树林分类与识别和红树林生物物理参数反演这3个方面的研究进展,对各类方法进行了总结和对比,最后针对存在的问题提出了未来可以改进的方向。     

基于遗传算法和后向散射模型的冲积扇地表参数反演

基于能够计算多参数全局最优组合的遗传算法,结合OH2002后向散射模型,利用航天飞机成像雷达3号(SIR-C)L波段全极化数据反演了中蒙边境地区的冲积扇地表参数,提出一种反演地表参数的新途径.同时,利用所反演结果,对冲积扇地区地表特征进行分析,并与已有的反演方法进行对比,结果证明该方法能够有效地对地表参数进行提取.