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基于我国首颗全极化雷达卫星高分三号（GF-3）和Landsat8数据,研究浓密植被覆盖地表土壤水分反演方法。为了提高浓密植被覆盖地表土壤水分反演精度,首先利用PROSAIL模型、实测植被参数及Landsat8光学数据分析了8种植被指数与植被冠层含水量的相关性,从中优选出归一化差异水指数（NDWI5）用于反演植被冠层含水量,并通过分析植被含水量和植被冠层含水量的关系,构建植被含水量模型;然后结合植被含水量反演模型和简化MIMICS模型校正了植被对雷达后向散射系数的影响,最后基于AIEM建立裸土后向散射系数模拟数据集,发展一种主动微波和光学数据协同反演浓密植被覆盖地表土壤水分模型,并以山东省禹城市为研究区,实现了玉米覆盖下HH、VV和HH+VV 3种模式土壤水分反演。实验结果表明： ① NDWI5为最佳植被指数,对于去除植被影响有较好效果;② 基于此方法,利用GF-3和Landsat8卫星数据反演得到的土壤水分具有较高的精度;③ 相比HH和VV两种极化模式,HH+VV双通道模式对土壤水分反演结果更好,决定系数（R2）为0.4037,均方根误差（RMSE）为0.0667 m 3m -3。 相似文献
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S波段雷达数据反演土壤水分的模拟分析和验证 总被引：1，自引：0，他引：1
中国自主研制的环境减灾卫星星座（HJ）中包含多颗光学和雷达小卫星,这些小卫星计划于2007年底陆续升空。其中,载有S波段合成孔径雷达（SAR）的HJ-1C星,预计于2008年发射,该卫星设置有S波段（3.2GHz）,采用VV极化方式,入射角变化范围是25°～47°。本文根据该雷达卫星的系统参数,利用AIEM模型的模拟数据反演土壤水分的变化。首先,对传统单极化SAR数据反演土壤水分的方法（基于简单散射模型）在S波段的适用性进行了分析（共检验了四个波段数据,分别是Ku波段、C波段、S波段和L波段）,结果表明该方法可应用于S波段,且应用效果比C波段好;然后,对以往研究中该方法可采用的不同水分参数形式进行了比较分析,结果表明,以垂直极化幅度作为土壤水分参数效果最好;最后,利用模拟数据对该方法进行验证,结果在两次数据入射角差为5°时,近80%数据的误差在5%以内。 相似文献
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目标信息分解就是将地物雷达电磁波回波的复杂散射过程分解为几种单一的散射过程,每种散射过程都有一个对应的散射矩阵,利用基于地物相关矩阵特征向量分解的目标分解方法,可以将目标相关矩阵分解为三种单散射体相关矩阵的加权和:单向散射,双向散射,交叉散射。将目标分解理论应用于极化成像雷达数据,可以分别得到对应于地物单向散射(奇次散射)、双向散射(偶次散射)及多向散射机制的雷达后向散射系数。本研究应用目标矩阵分解技术对青藏高原西昆仑阿克赛钦湖地区SIR-CL波段和C波段全极化多视复矩阵(MLC)数据进行处理,得到研究区地表单向散射、双向散射及多向散射后向散射系数图像。研究发现,不同性质地表具有不同电磁波散射机制,散射分解后的图像能有效去除噪声,而且能够区分具有不同散射机制的地表,对研究区多期次古湖岸线的识别有重要意义。 相似文献
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微波与光学遥感协同反演旱区地表土壤水分研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤水分是水文循环中的关键因素,尤其对旱区的生态环境具有十分重要的意义。微波遥感是反演土壤水分的有效手段,而植被是影响土壤水分反演精度的重要因素。因此,对土壤水分的反演需要考虑植被的影响。本文以内蒙古乌审旗为研究区,利用Radarsat-2雷达数据与TM光学数据,对旱区稀疏植被覆盖地表土壤水分反演进行研究。利用TM数据,分别选取NDVI和NDWI指数对植被含水量进行反演,通过水云模型消除植被层对土壤后向散射系数的影响;在此基础上,根据研究区地表植被特性,提出一种基于AIEM 模型的反演土壤水分的改进算法,反演了不同粗糙度参数、不同极化（VV极化和HH极化）条件下的研究区土壤水分。反演结果与野外实测数据的对比结果表明,本文提出的基于地表植被特性的土壤水分改进算法,具有更好的适应性;土壤水分反演模式
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中国西北半干旱区降水稀少、蒸散强烈,土壤水分作为重要的生态因子,影响着土壤-大气界面的能量平衡。支持向量回归模型具有估算精度高、可处理非线性问题、泛化能力强等优点,近年来被应用于土壤水分反演研究中,但已有模型极少考虑地表粗糙度因素的影响,导致反演精度受到一定限制。因此,本文以内蒙古乌审旗为研究区,采用水云模型去除地表稀疏植被覆盖的影响,提取全极化Radarsat-2 SAR影像裸土后向散射系数（ ）,并利用AIEM模型和Oh模型建立后向散射系数数据库,采用LUT法模拟地表有效粗糙度参数,构建基于支持向量回归的土壤水分反演模型,并系统地对比分析了不同极化方式的后向散射系数作为数据源的土壤水分反演结果。研究结果表明：不考虑粗糙度参数的单数据源作为模型参数时,同极化数据反演结果比交叉极化具有更高的反演精度;当模型参数为考虑粗糙度的多源数据时,不同极化数据的反演精度均有所提高,其中数据源为 和粗糙度参数时,反演结果最好（R 2=0.917,MAE=3.980%,RMSE=5.187%）。研究结果可为旱区稀疏植被覆盖地表土壤水分的遥感监测提供技术支持。 相似文献
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大气效应尤其是大气水汽含量在时间和空间上变化引起的雷达信号传播延迟,是重轨雷达干涉测量中难以消除的主要误差源之一。仅借助对GPS水汽的空间数学插值实现对InSAR中的大气延迟改正时,由于未能顾及地形对大气湿延迟的影响,导致改正效果较差。针对这一问题,分析了大气湿延迟中垂直分层部分与地形的关系,建立了两者间相关函数模型,进而提出了顾及地形影响的大气延迟插值新方法。实验结果表明：插值新方法较常规距离权倒数和克里格法,具有明显的优越性。 相似文献
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针对利用GPS数据改正DInSAR大气延迟误差中存在CORS站点稀疏的问题,给出一种广义曲面拟合插值模型,并基于北京地区的GPS观测数据和SAR影像对比较了反距离加权插值模型（IDW）和曲面拟合插值模型（CSF）用于区域对流层延迟建模的精度,然后对SAR差分干涉图进行大气延迟校正。结果表明,曲面拟合模型比反距离加权模型更能反映区域单差对流层延迟特性,两次实验的插值精度分别达到了7.1和3.5 mm。采用CORS观测数据和曲面拟合内插模型,可有效削弱DInSAR中的大气延迟误差,提高DInSAR测量结果的精度。 相似文献
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绝大多数地基GPS站观测时未进行测站上空气象观测,导致无法获得精确的大气加权平均温度(GTm),限制了地基GPS遥感水汽的应用。基于此,本文分析了利用GGOS Atmosphere Tm格网数据获取新疆地区加权平均温度（Tm）的方法。利用无线电探空资料评估由GGOS Atmosphere加权平均温度格网数据计算得到的GTm的精度,通过考虑季节和地理变化的精化模型对GTm进行改正。结果表明,利用平均值插值方法得到的GTm经过精化模型改正后,可以满足新疆地区地基GPS精密遥感水汽的要求。 相似文献
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基于Landsat TM和ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演 总被引：2，自引：0，他引：2
作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中"异物同谱"的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×109kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。 相似文献
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快速、准确的湿地地物分类是实现湿地精准监测的基础。为进一步研究湿地地物显著极化特征对分类结果的影响,提出了基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类方法。该方法利用箱型图等方式,在特征选择因子等准则下从多种极化分解方法选择最优极化特征进行组合,并在此基础上实现分类。首先,为了简化极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR）影像并降低其斑点噪声,对互易处理后的极化SAR影像进行多视化和精致Lee滤波。然后,进行6种极化分解,得到多种极化特征。再之,利用箱型图、Cloude-Pottier平面散点图和均值散点图详尽分析上述极化特征和双台河口湿地典型地物散射机制间的相关性,并据此在特征选择因子、特征判断因子、H/α平面等和均值标准差的准则下选择最优极化特征组合。最后,以上述最优极化特征组合为输入,设计支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器,实现湿地的最优分类。本文以辽宁省盘锦市辽河入海口双台河口湿地为例,采用2016年7月的C波段Radarsat-2全极化数据验证最优极化特征组合的有效性。结果表明：① Cloude-Pottier分解的H、A和α、MCSM （Multiple-Component Scattering Model ）分解的表面散射、Pauli分解的T33与Yamaguchi3分解的表面散射和二面角散射为最优极化特征;② 使用最优极化特征组合不仅可以减少极化特征冗余,还可以提高各湿地地物的生产者精度、分类总精度及Kappa系数,其中各湿地地物的生产者精度提高1%~5%,分类的总精度可达到94.25%,Kappa系数达到93.63%。 相似文献
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地表粗糙度的不确定性是引起SAR土壤水分反演结果不确定性的主要因素,现有研究大多着重于研究单个粗糙度参数（主要是相关长度）的不确定性,直接研究地表组合粗糙度不确定性的较少。本文使用偏度、峰度和四分位距3个指标来量化不确定性,通过在组合粗糙度中加入不同量级高斯噪声进行随机扰动的方法,研究组合粗糙度不确定性在反演过程中的传递,并对反演土壤水分的不确定性进行定量分析。进一步研究反演土壤水分的均方根误差对组合粗糙度不同比例误差范围的响应特征,得到满足反演精度要求的组合粗糙度误差控制范围。样区的实验分析结果表明：组合粗糙度高斯噪声标准差在0-0.045之间时,峰度取值从-0.1984到1.2501,偏度取值从0.0191到0.6791,四分位距取值从0.0018到0.0167,3个量化指标都随组合粗糙度高斯噪声量级的增大而增大,土壤水分反演值有集中在众数附近的趋势,土壤水分低估倾向比高估倾向更明显;本文提出的组合粗糙度误差控制范围可满足反演精度要求,误差控制范围与入射角负相关。 相似文献
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提出一种GPS/BDS双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型,并以GNSS接收机实测数据为例,对比分析不同GPS和BDS卫星组合反演土壤湿度的效果。实验表明：1)GPS和BDS双系统组合相对于单系统在短观测时间内可以提高有效卫星数,通过多元线性回归原理可实现双系统多卫星的有效融合,提高土壤湿度反演的精度;2)当GPS和BDS组合卫星数达到6颗以上时,反演效果趋于稳定,反演结果与土壤湿度的相关系数均优于0.90,RMSE相对于单星至少提高25.8%。 相似文献
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A method for surface roughness parameter estimation in passive microwave remote sensing 总被引：1，自引：1，他引：0
Surface roughness parameter is an important factor and obstacle for retrieving soil moisture in passive microwave remote sensing.Two statistical parameters,root mean square (RMS) height (s) and correlation length (l),are designed for describing the roughness of a randomly rough surface.The roughness parameter measured by traditional way is independence of frequency,soil moisture and soil heterogeneity and just the ″geometric″ roughness of random surface.This ″geometric″ roughness can not fully explain the scattered thermal radiation by the earth's surface.The relationship between ″geometric″ roughness and integrated roughness (contain both ″geometric″ roughness and ″dielectric″ roughness) is linked by empirical coefficient.In view of this problem,this paper presents a method for estimating integrated surface roughness from radiometer sampling data at different frequencies,which mainly based on the flourier relationship between power spectral density distribution and spatial autocorrelation function.We can obtain integrated surface roughness at different frequencies by this method.Besides "geometric" roughness,this integrated surface roughness not only contains "dielectric" roughness but also includes frequency dependence.Combined with Q/H model the polarization coupling coefficient can also be obtained for both H and V polarization.Meanwhile,the simulated numerical results show that radiometer with a sensitivity of 0.1 K can distinguish the different surface roughness and the change of roughness with frequency for the same rough surface.This confirms the feasibility of radiometer sampling method for estimating the surface roughness theoretically.This method overcomes the problem of ″dielectric″ roughness measurement to some extent and can achieve the integrated surface roughness within a microwave pixel which can serve soil moisture inversion better than the ″geometric″ roughness. 相似文献
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单天中卫星低高度角状态持续时间较短,导致基于单颗GPS卫星多路径信噪比SNR的土壤湿度反演时间分辨率较低。为保证土壤湿度反演结果的可靠性和准确性,同时改善土壤湿度反演的时间分辨率,顾及信噪比有效高度角区间,提出一种基于多GPS卫星组合的GPS-MR高时间分辨率土壤湿度反演方法。实验结果表明,多卫星延迟相位组合能较好地表征土壤湿度变化趋势,二者相关系数优于0.92;土壤湿度反演时间分辨率由1 d提升为2 h。 相似文献
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论述了多普勒效应对 GPS伪距测量的影响 ,建立了 GPS伪距测量多普勒改正的模型。研究表明 ,多普勒效应对伪距观测值的影响与伪距和伪距变化率的积成正比。伪距观测值的多普勒改正的符号与伪距变化率的符号相同。多普勒改正值在卫星升起和降落时最大 ,其最大值可达到 60 m左右 ;在卫星最高位置时最小 ,其值接近于 0。多普勒效应对伪距观测值的影响相对于卫星最高位呈负对称 相似文献
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为丰富GNSS-IR技术的数据源,提出一种基于北斗三频载波相位多路径误差的土壤湿度反演方法。实验结果表明,由多路径误差导出的延迟相位与土壤湿度间存在较强的相关性,相关系数为0.97。该方法仅需较少历元的多路径误差便可获得与基于信噪比的GNSS-IR相当的土壤湿度反演精度,更容易实现土壤湿度的高动态监测。 相似文献
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GPS中性大气折射延迟的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
简述了GPS大气折射延迟研究的进展,针对GPS对中性大气折射延迟改正精度的要求,给出了研究天文大气折射和中性大气折射延迟的一个可能方法,即:基于映射函数形式的天文大气折射模型,利用不同方位的天文大气折射值的测定数据,求解映射函数中的参数,进而可建立随观测站和随方位而异的大气折射延迟改正模型。 相似文献