微波遥感土壤湿度研究进展

土壤湿度是陆地和大气能量交换过程中的重要因子，并对陆地表面蒸散、水的运移、炭循环有很强的控制作用。利用微波遥感大面积监测土壤湿度在水文、气象和农业科学领域具有较大的应用潜力。微波遥感监测土壤湿度具有全天时、全天候并对地物有一定的穿透能力等特点，突破了传统测量方法和光学遥感获取土壤湿度的局限。微波遥感已逐渐成为目前监测土壤湿度的热门方法之一。  

InSAR干涉图滤波方法比较

干涉条纹图滤波是合成孔径雷达干涉测量处理中不可缺少的重要环节。对干涉条纹图滤波的一个重要要求是在有效抑制噪声的同时尽可能地保持条纹的纹理信息。首先时干涉合成孔径雷达（InSAR）滤波方法进行分类，然后对基于局部统计自适应滤波中的4种算法：Goldstein滤波、INSAR干涉条纹图的复数空间自适应滤波、鲁棒加权圆周期滤波扣正余弦滤波法滤波进行了研究，每种算法都给出了真实数据的处理结果，以比较各种处理算法的优缺点。并且用5种定量的评价指标比较和评价上述4种滤波方法的优劣。  

基于多极化机载合成孔径雷达(SAR)数据的水稻识别

基于多极化(HH/HV/VH/VV)机载合成孔径雷达(SAR)数据,分析水稻和典型地物在不同极化方式上的响应特征及其差异,并根据水稻的极化响应特征进行识别.结果表明:水稻在不同极化方式上的响应差异比较大,而且水稻在水平极化(HH)和垂直极化(VV)上的差异明显高于其他地物;基于这一特点,利用水平极化和垂直极化的比值〈HH〉/〈VV〉提取水稻信息,取得了较好的效果,水稻识别精度可以达到90%以上;对增强水稻信息的图像进行自动分类,分类结果表明不同生长期的水稻能够得到一定程度的区分.  

CRInSAR大气校正模型比较与分析

人工角反射器辅助雷达干涉测量（CRInSAR）中,电磁波信号受各种因素的影响,其中大气能够引起信号延迟和传播路径弯曲,在此先对已有大气中对流层校正模型进行比较,然后对基于GPS数据和气象观测数据的大气改正方法进行试验研究,证明大气校正模型对雷达干涉测量的影响和消除的有效性.  

紫金山国家森林公园全极化雷达图像分类比较

全极化雷达图像的最大优点是能够获取目标的全极化散射特征,从而使其在地表植被的分类和森林参数反演中具有较大的应用价值。以紫金山国家森林公园为研究对象,2011年的全极化雷达数据、典型地类野外调查数据为主要信息源,在PAULI、 SINCLAIR、 CLOUDE-POTTIER、 FREEDMAN-DURDEN四种目标特征值分解基础上,采用最大似然、支持向量机、神经元网络和随机森林4种方法进行监督分类。结果表明,5种组合中12个特征值组成的特征图像的最大似然分类的精度最高,总体分类精度为58.20%, CLOUDE-POTTIER、 FREEDMAN-DURDEN 总体分类精度较低,分别为51.86%、52.36%；4种分类方法中,12个特征值组合的图像的随机森林分类方法的总体分类精度最高,总体分类精度为74.29%,神经元网络的分类精度较低,总体分类精度为56.98%；6种地类中,针叶林、阔叶林和建筑的分类精度较高,草地、水体和裸地的分类精度较低。  

基于Radarsat-2和环境星的淮河流域冬小麦估产模型比较研究

建立基于微波和光学卫星影像的农作物估产模型,可对上报作物产量准确性及估产模型精度进行相互验证.应用2014年4月中旬和5月初星载合成孔径雷达(SAR)——RADARSAT-2和同期HJ影像各两幅,选择安徽省寿县和怀远县冬小麦产区,通过试验田产量和反演的雷达影像后向散射系数,以及从环境星计算得到的归一化植被指数(NDVI),建立冬小麦线性估产模型,在此基础上对估产模型精度进行比较:通过星载SAR的同极化HH和交叉极化HV方式建立的估产模型对寿县涧沟镇冬小麦估产精度分别为68.37％和74.01％,对怀远县龙亢镇冬小麦估产精度分别为63.10％和69.10％;通过HJ星建立的估产模型对寿县涧沟镇和怀远县龙亢镇冬小麦估产精度分别为69.52％和66.43％.基于HJ星影像得到的冬小麦估产模型精度和基于SAR得到的估产模型精度接近.模型结果为上报产量准确性、冬小麦估产模型验证、参数纠正及推广奠定基础和积累经验.  

关于影响步进频率逆合成孔径雷达成像的波形参数分析与选择的研究

逆合成孔径雷达可获得远距离目标的二维高分辨图像。影响逆合成孔径雷达成像质量的因素很多,本文的主要目的是研究步进频率波形逆合成孔径雷达(Stepped-Frequency Waveform Inverse Synthetic Aperture Radar,简写为SFW ISAR)成像过程中脉冲参数的选取对成像质量的影响。文中对脉冲参数如何影响ISAR成像质量进行了理论分析和仿真实验,最后给出了参数选取的理论依据。结果表明SFW ISAR对目标进行成像时,只要合理地设计参数—脉冲重复频率、载频和步进频率,就可以得到符合要求的高质量SFW ISAR二维图像。  

基于D-InSAR技术的地震形变场获取

阐述了合成孔径雷达干涉测量技术在地震监测方面的历史及现状;指出了"三轨"差分的基本原理;利用ENVISAT数据获取了巴姆地震形变场,并对地震形变结果进行了解译。发现形变主要发生在东面南北方向,南面地表上升约30cm,北面地表下降约18cm。  

合成孔径雷达水稻识别和监测研究进展

合成孔径雷达（SAR）具有全天时、全天候、高分辨率、大幅面监测地物的特征,利用SAR在阴雨天气多、云量大的水稻种植地区开展水稻识别、监测和估产具有光学遥感无可比拟的优势。目前基于雷达对水稻进行识别和监测的研究多用ERS/SAR、RADARSAT/SAR、ENVISATASAR等,其多是以民用或军民两用为主的星载合成孔径雷达。在用SAR数据监测水稻时,其后向散射系数来自4个方面：①入射波直接被水稻散射回去,即直接散射项（D-BS）;②入射波经水稻层的散射到达水面后,经水面反射到水稻层,经水稻层衰减回到雷达（SRE）;③入射波经水稻层衰减到达水面,经水面反射回到水稻层,经水稻层散射回去（ERS）;④入射波经水稻层衰减到达水面,经水面反射到水稻层,经水稻层的散射改变方向下行,再次经水面反射到水稻层,并经水稻层的衰减后回到雷达（W-R-W）。其中,后向散射系数的主要来源是SRE项和ERS项。SAR数据后向散射系数不仅要受到水稻物候期、植株高度、生物量、含水量等的影响,也受到自身入射角、波段、极化方式等的影响。一般地,水稻后向散射系数总体上是先随水稻生长增大,然后略有下降;水稻生长早期,后向散射系数随入射角波动的幅度较小,在水稻生长后期,后向散射系数随入射角波动的幅度变大,波动起伏次数增加;L波段和C波段的后向散射系数表现基本类同,但值要小很多,X波段则与L、C波段的表现相差较大。已有研究中大部分采用同极极化方式的后向散射系数作为研究对象。VV极化的后向散射系数变化比较平滑,HH极化的后向散射系数变化比较复杂。随着雷达卫星技术的发展,多极化、多模式、特殊波段将更能突出星载SAR的优势,拓宽SAR的应用范围,为进一步分析、识别和检测目标提供更有力的工具。  

基于波束锐化技术的SAR图像增强方法

在对给定的合成孔径雷达图像进行增强处理时 ,遇到的主要问题就是相位信息的丢失和对成像系统参数的一无所知。本文将波束锐化技术与合成孔径辐射方向性图的估计相结合 ,为处理此类数据提高图像的视在分辨率提供了一种方法。该处理过程由一个优化的有限冲激响应滤波器构成。滤波器的设计思想基于最小均方误差准则 ,系数对称分布 ,系数取值决定于原图像中孤立强散射点的方位向响应 ,因为此响应可以被近似视为成像系统的合成孔径辐射方向性图。点目标仿真表明雷达角分辨率能够提高近 2倍。实测数据处理结果证明了该方法的有效性