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601.
从SAR影像提取DEM的方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
SAR影像自动提取地形信息是雷达遥感研究的一个热门课题,迄今为止,从SAR影像提取DEM的方法可以归结为四类:雷达角度测量,雷达立体测量,雷达干涉测量和雷达极化测量。对这几种方法一一作介绍,着重阐述雷达干涉测量提取DEM技术的原理,并给出DEM提取流程及实例分析。 相似文献
602.
北祁连山石居里一带塞浦路斯型铜矿床岩矿石物性特征 总被引:4,自引:7,他引:4
通过对石居里一带岩矿石物性测量,可知块状矿石视极化率最高,视电阻率最小,为明显低阻高极化显示。碳质板岩、网脉状矿石、含矿碧玉岩视极化率次之,视极化率6%~9%,视电阻率较高。其余硅质岩、碧玉岩、细碧岩、凝灰质砂岩为高阻低极化,视极化率一般在1%~3%。由物性参数看出,该区实施激电测量,寻找铜硫化物矿产的物性前提是具备的。碧玉岩磁化率为最高,变化值在1030×4π×10-6SI~17515×4π×10-6SI,平均值达4521×4π×10-6SI,次为细碧岩、凝灰质砂岩,磁化率平均为1000×4π×10-6SI,~2000×4π×10-6SI左右,其余碳质板岩、硅质岩、次生石英岩、不纯碧玉岩、矿石均为弱磁性,在几十至几百之间变化。由于矿体与碧玉岩紧密相关,且高纯度的碧玉岩更是比其他岩性见矿率高,故对于以碧玉岩为标志,以磁性寻找碧玉岩以达到间接找矿,物性前提是具备的。 相似文献
603.
时域有限差分法(FDTD)模拟探地雷达极化测量 总被引:2,自引:0,他引:2
由于探地雷达偶极天线具有电磁极化特性,其发射天线主要发射沿着天线长轴方向的线性极化波,而接收天线对这种极化方向的电磁波也最灵敏。因此,在对混凝土中钢筋、电缆等目标体进行检测时,利用天线的极化特性可以了解目标体的延伸。时域有限差分法是麦克斯韦方程的直接时域法,其计算简单、直观、灵活性强、计算精度高、动态范围大。利用时域有限差分法(FDTD)对地质雷达极化测量进行了正演模拟,取得了很好的效果。 相似文献
604.
605.
606.
某地区地表出露有铅锌矿化和水晶,由于铅锌矿存在高极化率低电阻率,而水晶一般是低电阻率且无极化率或者低极化率的特点,在该地区最初开展了瞬变电磁法,确定出该地区地下存在一个低电阻率的地质体;但无法确定该低电阻率异常体究竟是什么,由于多次钻探工程都以失败结束,后来在该地区进行了直流激发极化法,获得了该低电阻率异常同时是高极化率异常体的反映,结合物性测定结果以及地面地质情况,推断该异常体是由铅锌矿引起。经过工程验证,获得了满意的结果。 相似文献
607.
传统光学遥感技术手段在森林覆盖区难以准确获取林下地形,原因在于其只能测量森林冠层顶部高程。微波信号能够穿透森林冠层并记录森林垂直结构信息,为解决林下地形测绘难题带来了契机,如何准确获取林下地形已成为微波遥感领域的研究热点。首先介绍了面向林下地形测绘的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)干涉测高原理及数据获取手段。然后对利用SAR进行林下地形测绘的方法进行了分类,主要包括基于合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)、极化合成孔径雷达干涉测量(polarimetric InSAR,PolInSAR)及基于多基线InSAR/PolInSAR数据的层析SAR(tomographic SAR,TomoSAR)技术的林下地形测绘方法,并介绍了上述3种方法的应用进展。最后在此基础上,从数据获取、误差改正及散射模型构建3个角度分析了林下地形测绘所面临的问题。 相似文献
608.
全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(Support Vector Machine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。 相似文献
609.
610.
针对传统三阶段方法难以适用于P波段极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)植被高反演难题,该文采用先验信息对消光系数进行固定,在此基础之上,对经典三阶段算法中地体散射幅度比为0的假设进行参数化。通过模拟实验验证新方法相比已有方法在不同地体幅度比条件下均能得到较好的反演精度,且固定消光系数不会引起树高显著偏差。最后,利用2景E-SAR P波段全极化数据进行树高度反演。实验结果表明,新方法反演树高的均方根误差(RMSE)为3.43m,相比已有方法,RMSE提高的幅度为35.7%,有效提升了传统三阶段算法的适用范围。 相似文献