多时相Radarsat数据在广东肇庆地区稻田分类中的应用

将1996年获取的4个时相的Radarsat图像用于广东肇庆地区的稻田分类试验,结果表明,多时相Radarsat数据对水稻类型的识别精度较高,而且稻田的轮作规律容易推测出来。本文系统地介绍了这一试验研究的最新进展,探讨了神经网络分类方法在SAR图像处理中的应用潜力和Radarsat数据在中国南方水稻监测中的最佳时相选择和有效分辨率问题。     

基于Radarsat和TM图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究

单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息。雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度。本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法。最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radarsat、TM融合后的图像进行了分类。结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%。因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测。     

星载雷达Radarsat数据产品选择及在地质探测中的应用

结合生产科研实践,在论述星载雷达成像方式及Radarsat 数据产品主要特点的基础上,针对以岩性识别和构造分析为主要研究内容的地质探测领域,着重讨论分析了波束模式、视角范围、卫星姿态、时相、数据处理级别等影响数据产品选择的主要因素,并提出地质探测领域Radarsat 数据产品的选择原则及参考意见,供广大遥感地质工作者在充分利用这一新型遥感数据源时参考。     

SNB—SAR数据在大范围水稻种植面积调查中的应用：以广东省早稻调查为例

研究了在GSI支持下，Radarsat SNB-SAR数据用于广东省大范围水稻种植面积调查的方法与应用。首先，对SAR数据预处理，包括辐射校正、Frost滤波和几何精校正等；然后对预处理影像的后向散射值进行信息定量判断，结合GIS的辅助分析，剔除不可能是水稻信息的像元；最后对剔除非水稻信息后的影像进行最大似然法的有监分类，获取各区域水稻分布的影像并统计面积。结果表明，该方法对于大范围的水稻种植面积调查具有实用、快速的特点，其精度在平原地区具有较高的可靠性，山区因为地形的复杂性等原因尚需进一步研究以提高精度。     

联合DInSAR与Offset-tracking技术监测高强度采区开采沉陷的方法

高强度煤炭开采产生巨大的地表形变,形变相位梯度过大导致干涉测量解缠错误,单一采用常规DInSAR及其衍生技术都无法获得地表沉陷主值。本文提出一种新的解决方案,即联合利用DInSAR与偏移量追踪技术（Offset-tracking）各自的技术优势,实现开采区大变形的准确提取,并基于GAUSS函数模型拟合恢复沉陷区剖面形态。基于2012年2月13日和2012年11月27日两景高分辨率SAR数据（RADARSAT-2,5 m精细波束模式（MF5））为数据源,以神东矿区布尔台矿、寸草塔一矿、二矿为研究区,采用常规DInSAR技术获得亚厘米级沉陷区边界,边界沉陷值处于-0.01~ -0.02 m;利用偏移量追踪方法获取米级地表沉陷中心主值,中心沉陷值集中在-1.0~ -4.0 m。将2种方法监测到沉陷信息分段融合,最后采用GAUSS函数模型重构矿区开采沉陷下沉特征曲线。结果表明,偏移量追踪方法可弥补DInSAR技术监测大量级形变信息的不足,联合技术可完整获取高强度采区的大形变沉陷。     

基于雷达卫星图像的黄淮海平原城镇体系空间结构研究

基于雷达卫星ScanSAR遥感图像分析 ,根据中心地理论 ,对黄淮海平原不同地貌、水文等要素影响下的城镇体系空间结构进行研究。结果表明 :1)利用雷达遥感对结构信息的灵敏反应和雷达卫星ScanSAR合适分辨率 ,在图像上直接显示出建成区的分布和范围 ,直观反映出城镇相对等级 ,这也表明雷达遥感在城市地理研究中的应用潜力 ;2 )黄淮海平原城镇空间结构深受自然条件特别是地貌尤其是水文 (河流、古河道、湖泊 )的影响 ,城镇体系可划分为 5种类型区 ;3)发展了河流影响下的中心地体系由六边形向五边形或四边形演化的构建模型 ;4)无论六边形还是五边形的中心地体系 ,本区体现了理论上对中心地间的距离构建法则与实际情况的良好关系 ,实证了克氏的中心地理论在黄淮海平原重要农产区的某种存在。     

长时间序列Radarsat图像的神经网络模拟及土地覆盖变化的快速检测

土地覆盖的短期时空变化模式研究,对土地覆盖的快速、动态监测具有重要意义,也是遥感研究的新热点。本文利用2000—2001年的时间序列Radarsat图像,采用功率谱分析方法,对土地覆盖的短期时—空变化的周期特征进行了分析,由此建立了基于时间序列影像分析的神经网络预测模型,从植被主要生长季节的时间序列雷达卫星影像获取训练样本,对研究区域的典型土地覆盖的短期动态变化过程进行了学习。学习后的模型能够利用多个时间序列的Radarsat影像对下一时刻的影像进行模拟,并进一步检测变化。在模拟结果基础上,定义相对变化距离函数和检测门限,对模拟影像及实际影像中的变化区域进行了检测。检测精度范围在66.67%(农村居民点)—91.67%(水体)之间,平均检测精度为81.66%。由于时间序列信号的引入,神经网络模型能够较好地获取土地覆盖的短期动态变化信息。     

Midsummer Energy Balance for the Southern Seas

During a ship voyage from Tasmania to Antarctica in summer 2000/01, radiative and meteorological measurements were continuously made, from which the surface energy budget was calculated. Sea conditions throughout the voyage ranged from open water to broken pack and finally to snow-covered unbroken sea ice in McMurdo Sound. The global radiation increased on average during the trip (to higher latitudes) as we travelled poleward. The net radiation, which was positive (toward the surface) on average, decreased however, mostly due to the increase in surface albedo. For open water, most of the net radiation is used for evapouration (61%), while for broken sea-ice conditions, nearly all energy is used for melting of the sea ice or heating of the ocean (96%). For unbroken snow-covered sea ice, the net radiation lies close to zero, due to the high surface albedo, which reached a mean value of 0.81. The sensible heat flux becomes the largest heat source and nearly all the energy is used for warming of the surface. Finally, a Radarsat image, on which the ship track was visible, was used to compare the ship observations with satellite derived ice types.     

基于多源数据的活动断裂遥感图像处理技术

本文在综合分析活动断裂遥感影像特征的基础上, 主要研究了活动断裂与隐伏断裂调查中遥感图像处理。基于SAR影像、 ETM+影像、 SPOT-5影像及高精度DEM数据, 运用SAR图像与ETM+多光谱图像融合方法、 ETM+图像纹理特征和光谱特征组合增强方法等, 结合断裂周围高分辨率影像及其三维影像, 综合分析解译了济南市周边活动断裂, 为该地区地震地质调查和精确定位活动隐伏构造提供了依据。     

Radarsat SAR的森林生物物理参数信号响应及其蓄积量估测

利用地面实测数据，系统探讨了Radarsat SAR 数据在森林蓄积量估测方面的应用潜力和森林生物物理参数信号响应。结果表明 ： Radarsat SAR后向散射系数与森林蓄积量、树高及胸径之间的关系可以用对数模型模拟； 树种对后向散射系数具有一定影响； 利 用后向散射系数估测森林蓄积量，其精度基本符合林场大面积总体估测的精度要求，但小班水平应用效果不理想。