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相似文献
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1.
双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了较高精度地获取大范围地表土壤水分,提出一种基于双极化合成孔径雷达数据的裸露地表土壤水分反演模型即非线性方程组,通过改进的粒子群算法求解非线性方程组从而得到土壤水分。首先通过AIEM模型数值模拟和回归分析,得到一种新的组合粗糙度,然后模拟分析得到土壤水分与雷达后向散射系数的关系,从而建立雷达后向散射系数与组合粗糙度、土壤水分的经验关系。利用ASAR C波段双极化雷达数据,基于经验关系和改进的粒子群算法即可实现土壤水分的反演。经过黑河流域实测土壤水分数据对模型进行验证,反演结果与实测数据具备良好的相关性(R~2=0.778 6)。与以往同一区域研究成果比较,文中的方法反演精度有所提高,更适用于裸露地表土壤水分反演。  相似文献   

2.
探讨基于像元的最佳有效组合粗糙度反演算法。首先,以像元为反演尺度,在给定的粗糙度范围内,利用LUT法找到样点的最佳有效均方根高度和相关长度。然后构建有效组合粗糙度,并与采样点土壤水分、后向散射系数进行多元回归运算,建立土壤水分反演经验方程。最后,使用精度评价指标RMSE、MRE、MAE对本文算法进行验证。  相似文献   

3.
基于PSInSAR方法和ASAR数据监测天津地面沉降的试验研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
概述了PSInSAR方法的技术流程,阐述了定标ENVISAT ASAR数据对PS候选点(Persistent Scatterer Cadidate,PSC)筛选 的作用。研究表明:对ENVISAR ASAR 数据进行定标有助于筛选出更多的PS候选点;以定标得到的后向散射系数作为阈值,可以剔 除散射信号统计特性较稳定但散射强度低的像素点,从而避免可能由这些点引入的相位误差。在初步实现PSInSAR方法的基础上, 运用14景ENVISAT ASAR数据获得了天津地区的年均线性沉降速率,揭示的天津市地面沉降趋势与前人研究结果较为一致,获得的形 变速率值的准确性尚待数据量的增多而进一步提高。  相似文献   

4.
ENVISAT ASAR 数据用于水稻监测和参数反演   总被引:1,自引:0,他引:1  
用雷达后向散射模型模拟了水稻生长周期内入射角对雷达后向散射的影响关系。用模拟结果归一化雷达数据的后向散射系数,得到同一入射角下水稻周期内后向散射系数时间序列值。分析了归一化ASAR数据与水稻生物参数的关系,实验结果表明,ASAR数据可以用来估测水稻参数。  相似文献   

5.
Envisat-1双极化雷达数据建模及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
李震  陈权  任鑫 《遥感学报》2006,10(5):777-782
根据欧空局Envisat-1卫星上ASAR传感器的系统参数和双极化特点,利用AIEM模型模拟,建立了裸露地表同极化后向散射模型和粗糙度参数计算模型。前者把同极化总后向散射系数表达成人射角和两个地表参数(土壤水分和粗糙度)的函数;后者给出了用双极化雷达数据计算粗糙度的方法。把这两个模型结合,用于土壤水分反演,分别用模拟数据和实测数据验证,良好的结果证明了这两个模型的可靠性和实用性。双极化后向散射模型的建立,将为以后PALSAR(日本)和RADARSAT-2(加拿大)多极化雷达数据的应用打下基础。  相似文献   

6.
合成孔径雷达反演裸露地表土壤水分的新方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)反演裸露地表土壤水分的经验模型,该模型同时考虑了均方根高度S和相关长度L的影响,并将两个粗糙度参数合二为一,然后利用VV和VH极化的后向散射系数即可反演得到土壤水分。通过实测数据对模型进行了验证,发现在θ020°时,模型反演值与模拟值有着良好的相关关系(R2=0.71)。该模型在不需要测量地面粗糙度的情况下可以反演得到比较好的土壤水分精度,尤其适用于地表情况复杂、难以精确测量的地区。  相似文献   

7.
多时相ASAR数据的地表覆盖分类研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
曹云刚 《测绘科学》2007,32(5):103-105
本文选择了位于念青唐古拉山脉西段,覆盖范围大约100×100km2的区域,使用四个不同时期内的ASAR图像数据进行地表覆盖分类的研究。研究结果表明,虽然同种类型的地物在同一景雷达图像上的后向散射系数存在一定的差异,但是其后向散射系数随时间的变化规律却是一致的。根据地物后向散射系数的这种时相特征,我们对研究区的地表覆盖进行了分类,结果显示使用该方法能有效地区分草原、草甸、裸岩、水体、终年积雪等。  相似文献   

8.
为了更好地进行土壤水分反演,发展了一种基于ALOS/PALSAR数据、利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)反演土壤水分的方法.首先,根据研究区实际情况,利用AIEM和Oh模型模拟了试验区裸土区的后向散射特性,建立了后向散射系数与地表粗糙度之间的关系;然后,考虑到研究区地表粗糙度几乎没有变化这一情况,设定了地表粗糙度对后向散射系数的影响为常量;在此基础上,分别利用ANFIS,BP神经网络、多元线性回归和多元非线性回归方法构建了裸土区土壤水分的反演模型,并利用野外实测数据对模型进行了验证.研究结果表明,采用ANFIS方法构建的模型反演精度最高,其均方根误差为0.030,相对误差为14.5%.因此,可以利用ANFIS方法反演裸土区的土壤水分含量,其反演结果具有较高的精度.  相似文献   

9.
将同期的ENVISAT ASAR图像和MODIS图像进行配准,利用经过大气校正后的MODIS光学图像,根据分类决策树对图像EVI进行分类,借此对太湖的藻华和非藻华区域进行划分,并以此为据在ASAR图像上研究两者的V/V后向散射特性,使用阈值法对藻华范围进行提取,并将结果与MODIS图像上得到的藻华范围进行对比。结果表明,通过ASAR图像与MODIS图像得到的藻华范围较好的吻合,说明在一定条件下,ASAR图像可以显示出藻华。最后,本文还从机理上探讨了风速对藻华成像的影响,分析了光学和微波图像提取藻华范围不完全一致的原因以及利用微波数据监测藻华的局限性。  相似文献   

10.
以北京市为研究区域,联合使用光学遥感数据和雷达数据,对植被覆盖区地表土壤水分进行反演研究。在利用同期光学数据提取出归一化水分指数(normalized differential water index,NDWI)之后,利用water-cloud模型去除植被层在土壤水分后向散射中的贡献,然后考虑到地表粗糙度,在构建后向散射数据库的基础上分别利用HH和HV极化方式的后向散射系数构建土壤水分反演模型,并对反演结果进行对比研究。结果表明,采用HH极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.044,相对误差为15.5%;采用HV极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.057,相对误差为20.3%;相比而言,HH极化的反演效果更好。  相似文献   

11.
结合星载寄生式干涉合成孔径雷达(InSAR)的工作原理及高稳定频率源的工作特性,给出了时间和频率同步误差模型。基于该误差模型,分析了时间和频率同步误差对干涉相位的影响,首次推导了同步误差导致的信号去相关。基于星载寄生式InSAR系统的空间几何关系和图像信号模型,详细分析了热噪声、模糊、量化噪声、基线、方位向、配准误差及体散射等去相关效应,给出了考虑上述全部去相关因素时系统的相对测高精度,并仿真分析了以Envisat为主星的寄生式InSAR系统在ASAR雷达7个不同波位下的相对测高性能。理论分析和仿真结果表明,在合理选择轨道和雷达参数的前提下,系统可以达到很好的测高精度。  相似文献   

12.
遥感模型多参数反演相互影响机理的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
遥感数据具有覆盖范围广、时间与空间分辨率高的特点,被广泛应用于提取区域范围内的一些重要的生物物理参数.为提高参数的提取精度,需要制定正确的反演策略.了解影响参数提取精度的因素、反演过程中各反演参数之间如何相互作用是制定合理反演策略的关键.本文通过数学推导与物理机理的分析,证明了影响参数反演精度的因素不但有冠层反射率数据的质量,还有反演过程中参与反演的未知参数的个数、参与反演的每个参数的敏感性及各个参数敏感性之间的相关性.最后通过对反演不同参数个数、不同数据质量进行了叶面积指数反演的精度分析,验证影响参数反演精度的各个因素.  相似文献   

13.
光学与微波数据协同反演农田区土壤水分   总被引:1,自引:0,他引:1  
光学和微波协同遥感反演对于提高农田土壤水分遥感反演精度十分重要。本文采用SMEX02数据集,研究了L波段土壤发射率与地表土壤水分之间的关系,分析了地面植被覆盖对L波段土壤发射率与地表水分之关系的影响规律,推导了以L波段土壤发射率和归一化植被指数NDVI为自变量的土壤水分反演模型。研究表明:L波段土壤发射率与地表土壤水分之间的相关性随NDVI的增加而下降。验证结果表明,本文算法相对常规经验算法,土壤水分反演精度明显提高,H极化条件下,土壤水分的反演精度RMSE由0.0553提高到0.0407,相关系数R2由0.70提高到0.81;V极化条件下,反演精度RMSE由0.0452提高到0.0348,相关系数R2由0.79提高到0.86。  相似文献   

14.
全球定位系统干涉反射测量(GPS-IR)是一种新的遥感技术,可用于估算近地表土壤水分含量。考虑到多卫星融合的优势和土壤湿度的时空尺度性,提出一种基于多星融合的土壤湿度最小二乘支持向量机(LS-SVM)滚动式估算模型。首先通过低阶多项式拟合分离GPS卫星直射和反射信号,进而建立反射信号正弦拟合模型,获取相对延迟相位。最后,通过线性回归模型有效分析和选取多卫星相对延迟相位,并建立基于多星融合的最小二乘支持向量机模型进行滚动式估算土壤湿度。以美国板块边界观测计划PBO提供的监测数据为例,对比分析利用单颗、多颗GPS卫星进行土壤湿度滚动式估算的可行性和有效性。经理论分析和两个测站实验表明:该模型充分发挥了LS-SVM的优势,有效综合了各卫星的性能,改善了采用单颗卫星进行土壤湿度估算时,其结果极易出现异常跳变的现象;模型只需较少的建模数据,采用滚动式能实现较长时间的估算,估算误差较为稳定;模型所估算的结果与土壤湿度实测值之间的相关系数R2以及均方根误差分别为0.942和0.962、0.072和0.032,相对于部分单一卫星至少提高了18.18%。因此,土壤湿度问题可作为非线性事件处理,采用多卫星融合估算是可行和有效的。  相似文献   

15.
郑兴明  赵凯  张树文 《遥感学报》2012,16(6):1310-1330
根据离散方法建模垄行结构农田表面微波发射率,与地基多频率微波辐射计实测发射率比较发现:二者之间的平均绝对偏差小于0.01 ,证实了利用离散化方法建模农田表面微波发射率的可行性.在给定条件下不同观测方位角农田表面微波发射率与平坦表面的发射率差值在0.02 与0.05 之间,这说明农田结构微波辐射具有各向异性,行结构对发射率的影响在农田电磁波辐射建模过程中不可忽略.本文分析了不同土壤湿度条件下农田垄行结构可能引起的土壤湿度反演误差,结果表明,土壤湿度变化范围是0.02—0.5 cm3/cm3,垄行结构引起的土壤湿度反演误差为0—0.1 cm3/cm3, 此误差超过了土壤湿度反演的容限值,因此在进行农田参数的遥感提取过程中不可忽略周期性垄行结构对表面发射率的影响.  相似文献   

16.
连续密集的全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)地表形变监测为反演精细的区域地表质量变化提供了有效技术手段.针对格林函数方法反演区域地表质量变化的病态问题,给出了一种改进的正则化拉普拉斯约束矩阵,讨论了广义交叉检验(generalized cross-vali...  相似文献   

17.
Spaceborne Imaging Radar (SIR-C) polarimetric data acquired over Gujarat test site, India, during April and October 1994 were processed to retrieve soil moisture and surface roughness using multi-polarization techniques. Synchronous field data were collected and compared with the results obtained using SIR-C data. Indian Remote Sensing Satellite (IRS) images in visible region were used for locating groundtruth points. Multi-polarization inversion techniques are found to be sensitive to retrieval of soil moisture and surface roughness parameters. However, the accuracy is not adequate. There is a need to improve the existing inversion models to suit to the Indian agricultural fields.  相似文献   

18.
平面四参数坐标转换模型具有计算方便和模型精度高等特点,已广泛应用于不同平面坐标系成果的转换。大量的研究成果提高了模型的精度和适用范围,而忽视了高精度转换成果对参数保密的影响。针对转换参数的保密需求,则有必要分析参数反算的精度及其控制方法。本文首先推导了转换模型的内符合误差和外推误差;然后分别采用无误差和有误差的原始转换参数对坐标成果进行转换,并对转换后的成果附加不同的坐标误差;最后选择不同分布和数量的坐标点参与转换参数反算,从而分析不同方案参数反算的精度。试验结果表明,参数反算的精度可以通过增加转换点的数量和扩大其转换范围得到不断的提高,最高能达到原始转换参数的精度。因此,参数保密的有效方式为首先需要降低原始转换参数精度;然后根据转换成果的分布范围、数量及精度应用需求,对坐标成果附加不同的误差,从而达到参数保密的效果。  相似文献   

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