X波段双线极化雷达差分反射率的衰减订正

同时发射水平和垂直极化电磁波的双线极化雷达,能同时获取两个通道的反射率和相位.使用极化雷达极化分集的物理基础是降水粒子在下落过程中总是呈现扁椭球形状,在平衡时,降水粒子椭率与其体积有关,差分反射率就是衡量粒子椭率大小的物理量.但是由于水平和垂直方向的差异,导致了这两个方向的衰减出现差异,进而导致差分反射率不能真实地反映粒子的椭率大小,所以必须进行衰减订正.本文使用实际雷达回波资料,利用反射率和差分反射率之间的约束关系,同时考虑了探测仰角对差分反射率的影响,通过统计拟合的方法,确定了差分衰减与差分传播相移之间的关系.在此基础上,比较了一次层状云个例的两个比较均匀降水区域在订正前后的差异.结果表明,雷达RHI、PPI图像在订正前后发生了明显的变化,差分反射率与反射率之间的关系得到改善,说明这种订正方法的可行性和实用性.这种使用实际雷达资料本身的约束关系进行订正的方法,可以灵活地根据不同的雷达、不同的地点、不同的天气环境统计相应的订正参数,因此避免了诸如温度等的变化对订正参数的影响,具有较好的实际应用前景.     

Evaluating the Algorithm for Correction of the Bright Band Effects in QPEs with S-, C-and X-Band Dual-Polarized Radars

The bright band, a layer of enhanced radar reflectivity associated with melting ice particles, is a major source of significant overestimation in quantitative precipitation estimation(QPE) based on the Z–R(reflectivity factor–rain rate) relationship.The effects of the bright band on radar-based QPE can be eliminated by vertical profile of reflectivity(VPR) correction. In this study, we applied bright-band correction algorithms to evaluate three different bands(S-, C-and X-band) of dual-polarized radars and to reduce overestimation errors in Z–R relationship–based QPEs. After the reflectivity was corrected by the algorithms using average VPR(AVPR) alone and a combination of average VPR and the vertical profile of the copolar correlation coefficient(AVPR+CC), the QPEs were derived. The bright-band correction and resulting QPEs were evaluated in eight precipitation events by comparing to the uncorrected reflectivity and rain-gauge observations, separately. The overestimation of Z–R relationship–based QPEs associated with the bright band was reduced after correction by the two schemes for which hourly rainfall was less than 5 mm. For the verification metrics of RMSE(root-mean-square error), RMAE(relative mean absolute error) and RMB(relative mean bias) of QPEs, averaged over all eight cases, the AVPR method improved from 2.28,0.94 and 0.78 to 1.55, 0.60 and 0.40, respectively, while the AVPR+CC method improved to 1.44, 0.55 and 0.30, respectively.The QPEs after AVPR+CC correction had less overestimation than those after AVPR correction, and similar conclusions were drawn for all three different bands of dual-polarized radars.     

GNSS大气海洋遥感技术研究进展

全球卫星导航系统(GNSS)信号资源的大气海洋遥感技术一直是一个研究热点.伴随着GNSS系统的建设和发展,相继出现了利用GNSS延迟信号、反射信号、掩星信号、极化信号获取大气和海洋环境参数的一系列新技术新方法.在回顾GNSS大气海洋遥感技术概况的基础上,先后概述了GNSS延迟信号(GNSS-D)技术、GNSS反射测量(...     

双极化SAR联合光学遥感影像在南方强风化区填图中的试验研究

中国南方地区气候温暖湿润,多数地质体覆盖有厚度不等的风化层,植被茂密,光学遥感图像上反映的大部分是植被覆盖层的光谱信息,对地质解译填图造成了困难。以粤西罗定地区为例,在植被茂密的南方强风化地区利用ALOS-PALSAR双极化合成孔径雷达影像与Landsat 8 OLI多光谱影像进行联合解译,结果表明,联合解译能够有效提升可识别岩性的种类,可以在南方强风化区填图中进行推广。      

江苏省区域经济极化及其动力机制定量分析

在分析国内外区域经济极化研究进展的基础上,引用最近的国外区域经济极化有关研究方法,以人均国内生产总值 (GDP) 为测度区域经济极化的变量指标,定量评价改革开放以来江苏省区域经济差异与极化的总体水平与变化特征,并发现：随着区域经济差异的扩大,区域极化明显增强,其主要影响因素是区域发展策略、乡村工业化和外商直接投资 (FDI)。分析结果表明：自上而下的动力因子是影响江苏省区域经济极化的最主要方面。在空间上,江苏省区域经济极化明显表现为南北区域的分化与城乡分化两个方面。     

特征优选下的全极化雷达影像土地覆盖分类

针对极化合成孔径雷达(PolSAR)影像在土地覆盖分类中存在特征利用不充分导致分类精度低的问题，该文提出一种联合ReliefF和相关性的特征选择(CFS)算法的分类方法。首先利用ReliefF算法对极化特征进行特征重要性排序，淘汰无关特征，然后利用CFS算法进行特征优选，最后结合分类回归树(CART)决策树构建分类模型，完成土地覆盖分类。以高分三号(GF-3)两个场景的影像数据进行实验，结果表明，该方法能够有效剔除冗余特征，显著提高分类准确率，适用于PolSAR影像土地覆盖分类。     

基于高分光学与全极化SAR的海南八门湾红树林种间分类方法

合理的红树种间组成结构是有效发挥红树林湿地生态价值的前提,明确的红树林种间分布信息是开展红树林生态系统治理和规划工作的有效依据。针对海南八门湾红树林湿地,基于高分三号(GF-3)全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)和高分六号(GF-6)多光谱遥感数据,本文提取了35个红树林遥感特征,利用极端梯度提升树(eXtremegradientboosting,XGBoost)算法开展了特征重要性排序、特征筛选和红树林种间分类实验,将其与传统的支持向量机(supportvectormachine,SVM)、随机森林(randomforest,RF)机器学习算法进行精度比较,并基于XGBoost算法进行了3种特征组合方式(优选特征、多光谱特征、全极化SAR特征)的分类精度比较,旨在探索XGBoost对红树林种间分类的适用性和光学与全极化SAR数据对红树林种间分类的能力。结果表明:1)识别红树林种类的优势特征依次为多光谱的光谱波段、极化分解参数、光谱植被指数,且仅利用前8个优选特征(绿光波段反射率G、蓝光波段反射率B、Yamaguchi面散射分量Ys、近红外波...     

基于SAR影像数据的多分辨率CFAR目标检测算法及精度分析

本文的研究目标是利用极化合成孔径雷达图像统计特性提高目标检测精度。从合成孔径雷达(SAR)成像机理出发，通过研究目标杂波的统计特性以及不同分辨率情况下人造目标的检测效果，探讨一种基于小波变换和恒虚警率(CFAR)的多分辨率算法进行目标检测的方法。实验分析比较传统CFAR目标检测算法与基于小波变换的多分辨率CFAR目标检测算法，实验结果表明，本文算法检测效果明显优于传统CFAR目标检测算法。     

基于GNSS极化掩星信号的降水观测数据周跳处理算法分析

利用全球卫星导航系统(GNSS)极化掩星信号提取降水信息是国际上新兴起的研究领域.针对在前期理论研究、仿真分析和地基试验的基础上，重点解决地基试验数据中的周跳处理问题.结合地基试验双极化载波相位数据的特点，系统对比分析了高次差法、多普勒观测值法等6种常用周跳处理算法的可行性和适用范围，进而研究对高次差法进行改进以解决人为确定求差次数问题，最后通过仿真分析及实测数据验证了该方法的可靠性和有效性.结果表明：该方法能够准确探测出无雨和有雨时水平极化载波相位和垂直极化载波相位的各类大小周跳，可有效应用于GNSS极化掩星信号的降水观测数据处理.     

生成对抗网络框架下的极化SAR图像语义分割

针对DeepLabv3+语义分割网络难以获取极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据分布的问题，该文提出了一种生成对抗网络(GAN)框架下的语义分割方法。其中，GAN的生成器为轻量级复数DeepLabv3+,它能充分提取PolSAR数据的幅度和相位中所蕴含的丰富目标特征，获取精细的语义分割结果；GAN的判别器为实数多分辨卷积神经网络，它和生成器进行对抗学习后，能进一步使得语义分割后的数据分布逼近于真实标签。4个PolSAR数据集的实验结果表明，该文所提方法比DeepLabv3+和轻量级复数DeepLabv3+具有更高的平均交并比、整体精度和平均像素精度。