玉米不同生长期微波辐射特性研究

针对当前微波传感器监测植被生长信息的实验方案不完善的问题,该文重新设计实验方案,主要研究玉米长高过程中微波辐射特性及叶面积指数的微波反演。研究结果表明:随着观测角度和页面指数(LAI)的增大,V和H极化的亮温都有明显变化;微波植被指数随观测角度和LAI的变化都有明显规律;测量方位对玉米的微波辐射特性有明显的影响作用;频率6.6GHz和观测角度为60°时,可利用归一化极化差植被指数(MPDI)进行较好的LAI反演。     

微波目标散射特性全要素测量试验

合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)以其全天时全天候的观测能力在地表目标识别、灾害监测等领域得到了越来越多的重视,高分辨率、全极化等各类先进SAR载荷卫星的发展日新月异.相对而言,微波与地物目标的相互作用机理仍有待深入研究.在可控无电磁干扰的测试环境下开展典型目标微波特性测量实验,可以...     

HY-2卫星微波散射计海面风场地球物理模式函数研究

地球物理模式函数GMF (Geophysical Model Function)在星载微波散射计海面风场反演中具有关键作用。本文以C波段MetOp/ASCAT散射计风场数据为参考数据,通过改进现有Ku波段NSCAT-4 GMF中后向散射系数对海面风速和风向的依赖关系,以及增加海表温度(SST)因子项,构建了适用于HY-2卫星微波散射计海面风场反演的NSCAT-5.HY-2 GMF。研究结果表明,相比NSCAT-4 GMF,采用NSCAT-5.HY-2 GMF反演得到的HY-2散射计海面风速与ASCAT散射计风速的一致性提高了约11%,特别是风速反演误差不再依赖于SST变化、不再呈现显著经向分布特点。本论文研究结果对进一步提升国内外其他Ku波段星载微波散射计数据的海面风场遥感应用具有重要参考价值。     

含水含盐土壤的微波介电特性分析研究

用微波网络分析仪测量了实验室制备的各种不同含水量,含盐量的土壤样品的复介电常数,研究了介电常数的实部和虚部与频率、盐度、含水量的关系。研究表明:频率、盐度对土壤介电常数实部的影响很小;对于某一特定土壤,其介电常数的实部由土壤的含水量决定;在较低频率范围内（f<2GHz）,虚部随着频率的增大而迅速下降,高频部分则趋向于一定值,波长较长的波段,如P波段或L波段对土壤含盐程度具有更高的敏感性,含盐量对虚部在较低频范围（f<5GHz）影响很大。同时,采集了内蒙古吉兰泰盐湖区的土壤样品,并测量了其复介电常数,与同步过顶的RADARSAT图像进行了相关分析。分析结果表明雷达图像记录的后向散射强度与含盐土壤复介电常数实部的相关系数为0.23,与虚部的相关系数为0.66,即雷达图像观测的含盐含水士壤的后向散射强度与土壤的含盐量相关性较高。这为利用微波遥感进行土壤盐碱化程度监测,提供了可能和实验依据。     

海面微波散射与风生波短波谱

从海面微波散射的物理机制出发 ,在短波平衡范围条件下 ,讨论了风生波短波谱形式 ,通过对不同波段的微波散射数据分析 ,建立起能适应相当宽微波波段 ( 0 .42 8— 34.4GHz)的海面微波散射模型。文中对若干个波段的微波散射系数进行了试算 ,并与实测资料进行了比较 ,结果是令人满意的     

综合主动和被动微波数据监测土壤水分变化

微波遥感测量土壤水分的方法主要分主动和被动两种，它们都是基于干燥土壤和水体之间介电常数的巨大差异。估算植被覆盖土壤表面土壤水分必须要考虑地表粗糙度和植被覆盖影响的问题。植被覆盖土壤表面的后向散射包括来自植被的体散射，来自地表的面散射和植被与地表间的交互作用散射项。本研究建立了一个半经验公式模型，用来计算体散射项，综合时间序列的主动和被动微波数据，消除植被覆盖的影响，估算地表土壤水分的变化状况。并应用1997年美国SGP‘97综合实验中的机载800m分辨辐射计ESTAR数据计算表面反射系数，综合Radarsat的SCAN-SAR数据得到体散射项，然后，由NOAA/AVHRR和TM计算得到的NDVI值加权分配50m分辨率的体散射项，最后计算50m分辨率的表面反射系数的变化值，从而得到土壤水分的变化情况，验证数据表明该计算结果与实测值一致。     

植被的微波散射与吸收特征

被动微波遥感中大尺度像元内植被种类多种多样并且分布不均匀，较低频率下像元尺度内的植被影响可以根据单个散射体的散射与衰减特性获得。本文讨论了任意朝向的各类植被散射体的计算问题。其中叶片和针叶的散射采用了一般化Rayleigh-Gans计算；杆的散射采用了无限长近似理论。关于各类散射体的衰减，本文比较了散射系数和吸收系数之和，与前向散射定理的结果，并对前向定理的适用性进行了讨论。     

无源微波遥感技术在海冰测厚中的应用研究

　In recent years, microwave radiometry has been developed as a powerful technique for remote Sensing of Sea ice in China. Since 1986 the thermal emission from sea ice in Liaodong Bay and Bohai Bay has been measured by multi-frequency microwave radiometers designed by Changchun Institute of Geography, Academia Sinica.     

海洋目标的HY-2A卫星微波散射计在轨辐射定标研究

HY-2A卫星微波散射计主要用于测量海表面的风速和风向,为了满足其风速和风向的测量精度要求,必须对其进行在轨辐射定标。本文基于散射计在开阔大洋的观测数据,利用经过定标的seawinds散射计后向散射系数数据,分析了海洋目标定标法的定标精度,结果表明定标精度可以达到0.15 dB,且模式函数对定标结果的影响为系统偏差,说明海洋目标定标法需要选用高精度的模式函数。然后,采用相同的海洋目标定标算法,实现了HY-2A卫星微波散射计的在轨辐射定标,获得HY-2A卫星微波散射计VV极化的定标系数为-1.79 dB,HH极化的定标系数为-1.73 dB。最后,利用NDBC浮标观测数据,检验HY-2A卫星微波散射计反演的风矢量精度,证明获得的定标系数可以明显提高HY-2A卫星微波散射计反演风矢量的精度。     

用模型和车载微波辐射仪研究多频率多角度下玉米的散射和衰减特性

在使用被动微波技术反演土壤水分的过程中,为去除植被的影响,通常采用适用于低频的τ-ω模型。为准确评估较高频率下植被的散射和衰减特性,以玉米为例,采用基于光线跟踪原理的双矩阵(Matrix-Doubling)微波辐射模型,研究不同高度的作物在C(6.925GHz)、X(10.65GHz)和Ku(18.7GHz)波段下的单散射反照率和传输率。模型模拟的亮度温度跟车载微波辐射仪的野外实测数据接近。为验证模拟的玉米自身微波辐射,在玉米地上铺设了一层铝箔屏蔽地表的辐射。通过给验证后的模型输入不同的参数,建立一个亮度温度数据库,以模拟自然状态下不同高度玉米的亮度温度。然后把模型模拟的结果,跟相同环境下τ-ω模型得到的结果按最小二乘法进行匹配,从而获得不同高度的玉米在C、X和Ku波段上等效的单散射反照率和传输率。     

一种新的MSTAR SAR图像分割方法

提出了一种新的MSTAR SAR图像分割方法。该方法首先根据地物的散射机制进行属性散射中心(attributed scattering centers,ASC)特征提取,构造属性散射中心特征向量;然后使用马尔科夫随机场(Mark-ov random ficld,MRF)结合属性散射中心特征对MS\     

北京市污染气溶胶散射特征实验及其数值模拟

用地基遥感方法对北京市主要大气污染类型的气溶胶散射进行多角度观测实验，对比分析不同污染类型，及在不同观测角度下污染气溶胶的散射特征；并建立对各类型污染气溶胶散射率进行了数值模拟的数学模型。在此基础上求出观测时污染气溶胶的混浊度。为污染气溶胶的卫星遥感打下基础。     

北京市污染气溶胶散射特征实验及其数值模拟

用地基遥感方法对北京市主要大气污染类型的气溶胶散射进行多角度观测实验，对比分析不同污染类型，及在不同观测角度下污染气溶胶的散射特征；并建立对各类型污染气溶胶散射率进行了数值模拟的数学模型。在此基础上求出观测时污染气溶胶的混浊度。为污染气溶胶的卫星遥感打下基础。     

基于k阶Voronoi多边形划分的k阶数据场拟合

讨论了k阶Voronoi图的离散点集的生成算法,挖掘了k阶Voronoi图的性质并加以证明;参照k阶Voronoi图的定义提出了k阶空间数据场的定义,并结合参考点利用其影响因子给出了低阶空间数据场的拟合函数通式;利用k阶Voronoi图对平面空间的平面区域最近邻近划分实现了对空间数据场的分割,从而将大量参考点集数据场化解为多个单元数据场的低阶拟合,有效地降低了数据场拟合的难度;提出了合并拟合和叠加拟合策略,实现了将单元数据场综合为完整的空间数据场。     

农作物后向散射特性的测量

利用多波段极化散射计对中原地区常见的几种农作物（水稻、棉花、玉米、花生）的后向散射特性进行了测量,并从散射系数的测量结果得出了其在不同频率及不同地物参数下的散射特点     

从宏观区域场角度看地震预测

从宏观区域场的角度出发,运用GPS资料计算的应变场、强震前震中附近中小地震和地球自转速率季节性变化的关系,以及强震前中小地震震源机制的变化三种资料,来分析汶川8.0级地震前震中附近区域场的变化。     

Analysis of full-waveform LiDAR data for classification of an orange orchard scene

Full-waveform laser scanning data acquired with a Riegl LMS-Q560 instrument were used to classify an orange orchard into orange trees, grass and ground using waveform parameters alone. Gaussian decomposition was performed on this data capture from the National Airborne Field Experiment in November 2006 using a custom peak-detection procedure and a trust-region-reflective algorithm for fitting Gauss functions. Calibration was carried out using waveforms returned from a road surface, and the backscattering coefficient γ was derived for every waveform peak. The processed data were then analysed according to the number of returns detected within each waveform and classified into three classes based on pulse width and γ. For single-peak waveforms the scatterplot of γ versus pulse width was used to distinguish between ground, grass and orange trees. In the case of multiple returns, the relationship between first (or first plus middle) and last return γ values was used to separate ground from other targets. Refinement of this classification, and further sub-classification into grass and orange trees was performed using the γ versus pulse width scatterplots of last returns. In all cases the separation was carried out using a decision tree with empirical relationships between the waveform parameters. Ground points were successfully separated from orange tree points. The most difficult class to separate and verify was grass, but those points in general corresponded well with the grass areas identified in the aerial photography. The overall accuracy reached 91%, using photography and relative elevation as ground truth. The overall accuracy for two classes, orange tree and combined class of grass and ground, yielded 95%. Finally, the backscattering coefficient γ of single-peak waveforms was also used to derive reflectance values of the three classes. The reflectance of the orange tree class (0.31) and ground class (0.60) are consistent with published values at the wavelength of the Riegl scanner (1550 nm). The grass class reflectance (0.46) falls in between the other two classes as might be expected, as this class has a mixture of the contributions of both vegetation and ground reflectance properties.     

地球重力场逼近理论研究进展

评述了武汉测绘科技大学近几年在地球重力场研究方面所取得的成果,并对今后地球重力场的研究方向及其人才培养提出了若干建议。     

扰动重力场精密确定与逼近效果分析

介绍了局部重力场逼近的点质量方法;详细论述了组合点质量模型的构制方法;利用实测重力异常数据建立了某区域组合点质量模型;分析了各层点质量的散射误差、逼近效果、随高度的变化特征。结果表明,组合点质量模型能以较高精度逼近外部扰动重力场。