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全极化合成孔径雷达近岸风场反演研究 总被引:2,自引:2,他引:0
Coastal winds are strongly influenced by topology and discontinuity between land and sea surfaces. Wind assessment from remote sensing in such a complex area remains a challenge. Space-borne scatterometer does not provide any information about the coastal wind field, as the coarse spatial resolution hampers the radar backscattering. Synthetic aperture radar (SAR) with a high spatial resolution and all-weather observation abilities has become one of the most important tools for ocean wind retrieval, especially in the coastal area. Conventional methods of wind field retrieval from SAR, however, require wind direction as initial information, such as the wind direction from numerical weather prediction models (NWP), which may not match the time of SAR image acquiring. Fortunately, the polarimetric observations of SAR enable independent wind retrieval from SAR images alone. In order to accurately measure coastal wind fields, this paper proposes a new method of using co-polarization backscattering coefficients from polarimetric SAR observations up to polarimetric correlation backscattering coefficients, which are acquired from the conjugate product of co-polarization backscatter and cross-polarization backscatter. Co-polarization backscattering coefficients and polarimetric correlation backscattering coefficients are obtained form Radarsat-2 single-look complex (SLC) data.The maximum likelihood estimation is used to gain the initial results followed by the coarse spatial filtering and fine spatial filtering. Wind direction accuracy of the final inversion results is 10.67 with a wind speed accuracy of 0.32 m/s. Unlike previous methods, the methods described in this article utilize the SAR data itself to obtain the wind vectors and do not need external wind directional information. High spatial resolution and high accuracy are the most important features of the method described herein since the use of full polarimetric observations contains more information about the space measured.This article is a useful addition to the work of independent SAR wind retrieval. The experimental results herein show that it is feasible to employ the co-polarimetric backscattering coefficients and the polarimetric correlation backscattering coefficients for coastal wind field retrieval. 相似文献
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当前在干旱区土壤水分研究工作中,开展利用微波遥感技术高精度估算稀疏植被覆盖条件下地表粗糙度参数的研究是一项非常有意义的工作。基于微波遥感数据,结合土壤水分实测资料,以IEM模型为基础,分析雷达后向散射系数与土壤含水量、地表粗糙度参数之间的关系,利用最小二乘法和非线性回归的方法,建立光滑地表条件下的土壤含水量模型。结果表明:模型提取的土壤水分与实测值之间有很好的相关性,决定系数达到0.886,所建立的土壤水分信息提取模型在裸土以及稀疏植被覆盖地区能够得到较好的应用效果。 相似文献
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多道瞬态面波方法(MASW)在铁路路基质量及岩溶注浆检测中有许多应用,但分辨率不高限制了MASW更广泛的应用.针对MASW存在的问题,共中心点互相关(CMPCC)二维面波方法显著地提高了横向分辨率.但在复杂地下结构的情况下,CMPCC通过对频散曲线一维反演重构获得的二维横波断面,有可能畸变或损失大量地下信息,造成分析解释错误.通过大量数据对比分析研究,首次定义了表征面波传播的动力学参数——吸收散射系数,提出了基于CMPCC二维面波的吸收散射综合分析法(ASCA):(1)将表征面波传播动力学性质的吸收散射系数(AS)和运动学性质的相速度c一并综合分析,提高了空间分辨率及对异常性质解释的准确性;(2)继承了CMPCC方法优点,放弃了对频散曲线进行一维反演,数据处理没有人为影响,图件简单直接,易于分析;(3)在地基沉降与塌陷、地基处理与注浆检测、黄土湿陷、活动断层位置确定等浅层勘察中有着广泛的应用前景. 相似文献
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基于Landsat TM和ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演 总被引:2,自引:0,他引:2
作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中"异物同谱"的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×109kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。 相似文献
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在海面波破碎区,假定随机粗糙的海面被两层不同散射性质的球形粒子覆盖,上层是由海面飞沫组成的球形Rayleigh粒子层,下层是由气泡组成的球形Mie粒子层,根据大量观测和实验的统计结果,确定了两层散射粒子的平均半径和单位体积的粒子数;并用迭代法求解随机粗糙海面上的两层粒子的矢量辐射传输方程.根据风波破碎时白冠覆盖率和海面飞沫、气泡的统计模型,给出了一个新的风驱海面的微波散射理论模型.利用这一模型定量地给出了海面后向散射系数和风速、视角、极化和白冠覆盖率等特征参量之间的函数关系,并研究了覆盖在波破碎区的散射粒子对海面后向散射系数影响程度. 相似文献
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