晋西北某金矿区地物化特征及找矿远景分析

目前主要是在燕山期岩体地表工作,针对燕山期岩体进行物探扫面、水系沉积物测量,根据测量结果发现矿区物探扫面异常与水系测量异常套合较好,并且在异常区拣块样及地表工程揭露发现多个大于金、铅工业品位的矿石。     

2000年以来广东省经济极化时空演变

选择崔-王指数、变异系数和空间自相关等3种方法,以地级市为基本评价单元,对2000年以来广东省的经济极化的时空演变进行了分析。研究表明：（1）广东省经济极化程度呈上升趋势;（2）2000以来,广东省极化现象明显,但是经济总量的极化现象大于人均经济总量;（3）广东省人均GDP和GDP的Moran＇s I均为正值且呈现增大趋势,经济空间集聚程度呈增大趋势,但是人均GDP的空间集聚程度大于GDP;（4）从局部空间自相关关系来看,广东省经济极化格局2000年以来处于稳定状态。     

基于GPS反射信号的岸基海冰探测的研究

本文论述了全球导航卫星系统反射信号测量（GNSS-R）在海冰介电常数和海冰密集程度方面的潜在的研究价值,对欧洲空间局在格林兰岛迪斯科海岸采集的海冰数据进行分析,处理了两种反射信号的幅度的量化关系,同时跟踪多颗GNSS卫星并且保证了数据处理时间的连续性和有效性。根据双极化反射信号的幅度极化比和模拟海冰表面复介电常数得出结论, 幅度极化比和海冰表面的介电常数变化有联系。     

基于GPS反射信号技术的渤海海冰实验

传统的海冰检测手段都存在着受天气影响或实时检测成本太高的缺点,为了更实时有效的检测海冰,减轻海冰灾害对于我国的影响,并达到防灾减灾的目的,本文研究了GPS反射信号(GPS-R)技术检测海冰的可能性。通过对2013年2月下旬在中国天津渤海湾的岸基架设GPS信号接收机所接收的观测数据进行分析,使用不同特性的反射海域(几乎全为海水或是海冰)的数据进行比对分析,其结果显示极化比值(反射左旋信号与直射右旋信号的比值)能够明显反演海冰密集度。本文首次将GPS-R技术应用于国内自主设计的渤海海冰检测实验中。     

散射模型的多时相极化SAR斑点噪声滤波算法

本文提出了一种基于散射模型的多时相极化SAR数据斑点噪声滤波算法,该方法是利用多时相极化SAR数据,在保持像元主散射特性基础上实现斑点噪声抑制。其基本原理是对多时相极化SAR数据的主辅影像进行分类,并通过统计主辅影像中待滤波像元邻域窗口内类别分布情况自适应地选取参与滤波的像素进行滤波。实测数据的实验结果表明,该方法既能够有效地抑制斑点噪声,又能够良好地保持地物散射特性和边缘纹理特征。     

双极化Sentinel-1数据极化时序InSAR技术地表形变监测——以上海市浦东机场为例EI北大核心CSCD

不同极化的合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)数据对地物具有不同响应,利用极化信息可提升InSAR的地表形变监测能力。针对利用免费Sentinel-1数据的双极化信息进行地表形变监测这一问题,本文提出了一种基于双极化Sentinel-1数据的自适应极化时序InSAR技术方法 PolPSI (Polarimetric Persistent Scatterer Interferometry)。该方法针对研究区永久散射体PS (Persistent Scatterer)与分布式散射体DS (Distributed Scatterer)的不同特点,基于不同优化准则分别进行自适应极化优化,得到极化优化干涉图并进行地表形变监测。为了证明方法的有效性,以上海市浦东国际机场为研究区,基于34景双极化(VV-VH) Sentinel-1影像进行了实验。结果表明,所提出方法在降低干涉图相位噪声、提升干涉质量的同时较好地保持了地物边缘细节,相较于常规的时序PS与DS技术,提出PolPSI技术获取的变形监测点密度分别提高了103.0%和30.8%,更加详细地反演了机场区域变形状况。综上所述,本文提出的基于双极化Sentinel-1数据PolPSI方法通过对极化信息的利用与挖掘,可一定程度上提高Sentinel-1数据在地表形变监测应用中的能力。     

漏导对电气石自发极化性质的影响

对产自新疆(编号为XJ1、XJ2)和四川(编号为SC1)的电气石样品进行切片、抛光和晶体定向,测定了3种原样电气石在室温下的漏电流和电滞回线,探讨了漏导对铁-镁电气石自发极化性质的影响。结果显示,当电气石加上外电场时,有轻微的漏电流现象,初始时漏电流有微小的波动,随着时间的延长,漏电流趋于稳定。在相同的极化时间下,当外加电压较小时,漏电流变化比较缓慢;外加电压较大时(接近4000 V),漏电流急剧增加。其中,SC1的漏电流最大,XJ2次之,XJ1最小,同时在相同外电场下,极化强度大小也为XJ1XJ2SC1,表明漏导越大的电气石,其自发极化强度越大。     

极化方位角补偿信息支持下的植被参数反演

SAR图像中散射目标的散射矩阵受极化方位角(POA)的影响会改变散射体的散射特性,散射矩阵是极化干涉SAR (PolInSAR)估计不同极化状态下复相干性的基础。本文根据极化方位角产生机制,建立了多视情况下基于极化方位角补偿的极化干涉相干性估计模型,分析了极化方位角补偿对相干性估计方法和不同散射机制下相干性估计的影响程度,研究了基于三阶段法与极化方位角补偿的植被参数反演。利用L波段SIRC全极化SAR图像为实验数据验证极化方位角补偿对极化干涉相干性估计和植被参数反演的可行性。实验结果表明,极化方位角补偿能够改变不同极化状态相干性分布规律,提高相干直线拟合精度,改善植被参数反演的可靠性和合理性。     

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。