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11.
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Mvσvv1lh(VV极化方式下采用NDVI去除植被影响的反演模式)更适合于旱区考虑稀疏植被覆盖影响的地表土壤水分的反演。  相似文献   
12.
复杂地表条件下冻融土的微波辐射特性模拟及判别分析   总被引:3,自引:2,他引:1  
针对AMSR-E数据的新特点,在HUT积雪辐射模型的基础上,增加冻土介电模型计算冻融土的介电常数,并使用ATEM模型描述地表的散射特性,建立寒区地表微波辐射模型,对寒区6种典型环境的微波辐射进行了模拟.结果表明:使用36.5 V的亮温以及6.925 H、10.65 H、18.7 H与36.5 V的亮温比分别衡量地表温度和发射率的变化,最能体现地表土壤的冻融变化特征.通过Fishcr判别分析,建立了复杂地表条件下的冻融土判别算法,并使用微波辐射计观测数据进行修正.AMSRE星载数据的验证结果表明,该判别算法能够有效区分较长时间序列和人范围的地表冻融状态,是种可靠的判别模式.  相似文献   
13.
结合SAR成像特点和数学理论知识,给出左视、右视两种侧视成像情况下影响地形起伏区域SAR后向散射的本地入射角理论计算模型,基于微波散射物理模型AIEM,模拟不同雷达入射角下地形坡度、坡向对SAR数据后向散射的影响,结果表明雷达入射角相对较小的SAR数据受地形起伏影响较小,是地形起伏地区SAR应用的最佳数据源。并提出一种SAR影像后向散射系数的地形校正半经验模型。地形校正过的SAR影像分类总体精度较未校正SAR影像提高12%。  相似文献   
14.
被动微波辐射特征地形效应模拟与实验   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于地形对被动微波辐射的影响机理研究, 利用AIEM 模型模拟微波辐射的地形效应, 建立实验地貌微 缩景观, 由车载微波辐射计进行观测, 探索影响被动微波辐射特征的地形因子。地基实验表明, 在低频波段本地入 射角对山地倾斜表面的微波辐射有10 K—15 K 的影响, 小于10GHz 的观测频率可以消除地形高度对微波辐射的影响。 同时, 实验验证微波极化受地表形态属性——山体坡向和山体形状的影响显著, 地形坡度对极化信息影响不明显。  相似文献   
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