植被雷達(dá)遙感方法與應(yīng)用

內(nèi)容概要

合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)具有全天候、全天時(shí)獲取數(shù)據(jù)的能力，特別是近年來(lái)發(fā)射的新型雷達(dá)遙感衛(wèi)星將為多云多雨地區(qū)的植被監(jiān)測(cè)提供寶貴數(shù)據(jù)源。植被雷達(dá)遙感方法與應(yīng)用系統(tǒng)介紹了新型雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)，包括極化SAR數(shù)據(jù)處理、山區(qū)SAR圖像幾何校正、多時(shí)相極化SAR數(shù)據(jù)融合等技術(shù)；介紹了植被介電模型和散射模型，分析了森林與水稻的極化散射特性及時(shí)域變化特征；在此基礎(chǔ)上，介紹了基于新型極化SAR數(shù)據(jù)對(duì)森林、水稻進(jìn)行識(shí)別和監(jiān)測(cè)的方法，并給出典型的解譯標(biāo)志；最后介紹了融合利用SAR與光學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)地物分類(lèi)和進(jìn)行植被信息提取的方法。
植被雷達(dá)遙感方法與應(yīng)用可供從事微波遙感應(yīng)用研究、林業(yè)與農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)研究的科研與技術(shù)人員以及高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)師生閱讀參考。

書(shū)籍目錄

序前言第1章 雷達(dá)遙感基本原理1.1 電磁波理論與微波遙感1.1.1 電磁波的基本性質(zhì)1.1.2 電磁散射與地物散射1.2 SAR1.2.1 雷達(dá)方程1.2.2 SAR原理1.2.3 SAR信號(hào)處理與數(shù)字成像1.2.4 雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)與地物參數(shù)1.3 極化雷達(dá)與目標(biāo)極化特性1.3.1 極化波1.3.2 目標(biāo)極化散射特性的表征1.3.3 自然地物基本散射類(lèi)型及極化散射矩陣參考文獻(xiàn)第2章 新型雷達(dá)數(shù)據(jù)和植被雷達(dá)遙感方法與應(yīng)用現(xiàn)狀2.1 新型雷達(dá)遙感衛(wèi)星2.1.1 加拿大RADARSAT-2衛(wèi)星2.1.2 德國(guó)TerraSAR-X衛(wèi)星2.1.3 意大利COSMO-SkyMed衛(wèi)星2.2 雷達(dá)遙感在森林監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀2.2.1 森林的生態(tài)學(xué)意義2.2.2 我國(guó)森林分布與特點(diǎn)2.2.3 雷達(dá)遙感在森林監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用2.3 雷達(dá)遙感在水稻監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀2.3.1 水稻分布與估產(chǎn)區(qū)劃2.3.2 水稻物候歷、品種及生長(zhǎng)期2.3.3 雷達(dá)遙感在水稻監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用參考文獻(xiàn)第3章 新型雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)3.1 極化SAR數(shù)據(jù)處理技術(shù)3.1.1 極化SAR數(shù)據(jù)預(yù)處理3.1.2 極化目標(biāo)分解3.1.3 極化SAR分類(lèi)3.2 基于DEM的山區(qū)雙視向SAR數(shù)據(jù)幾何校正技術(shù)3.2.1 星載SAR影像正射校正3.2.2 星載SAR影像地形輻射校正3.2.3 SAR影像雙視向信息補(bǔ)償3.3 多時(shí)相極化SAR融合技術(shù)3.3.1 高精度配準(zhǔn)3.3.2 融合權(quán)重計(jì)算3.3.3 多時(shí)相極化SAR數(shù)據(jù)融合與結(jié)果分析3.4 極化SAR與光學(xué)數(shù)據(jù)融合技術(shù)3.4.1 多源遙感數(shù)據(jù)融合方法概述3.4.2 融合效果評(píng)價(jià)3.4.3 TerraSAR-X、多時(shí)相RADARSAT-2與光學(xué)圖像的融合參考文獻(xiàn)第4章 植被散射模型及散射特性分析4.1 植被散射模型4.1.1 植被介電模型4.1.2 植被散射模型4.2 森林后向散射特性模擬與分析4.2.1 森林后向散射特性模擬4.2.2 雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)對(duì)森林后向散射的影響4.2.3 森林后向散射時(shí)域特征4.3 水稻散射特性模擬與分析4.3.1 水稻后向散射的Monte-Carlo模擬4.3.2 雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)對(duì)水稻后向散射的影響4.3.3 水稻散射特性時(shí)域特征4.4 森林與水稻極化響應(yīng)及時(shí)域變化特征4.4.1 森林與水稻的極化響應(yīng)特性4.4.2 森林與水稻極化響應(yīng)特性時(shí)域變化規(guī)律參考文獻(xiàn)第5章 基于極化SAR數(shù)據(jù)的植被類(lèi)型識(shí)別與分析5.1 不同地物的SAR數(shù)據(jù)識(shí)別與分類(lèi)5.1.1 不同地物各種極化方式下的后向散射系數(shù)5.1.2 不同地物類(lèi)型極化響應(yīng)圖對(duì)比分析5.1.3 不同地物類(lèi)型極化分解分析5.1.4 不同地物的Whisart監(jiān)督分類(lèi)5.2 不同森林類(lèi)型的識(shí)別與分類(lèi)5.2.1 不同森林類(lèi)型的后向散射特性分析5.2.2 不同森林類(lèi)型極化響應(yīng)圖分析5.2.3 不同森林類(lèi)型極化分解分析5.2.4 不同森林類(lèi)型極化分解圖5.2.5 不同森林類(lèi)型的監(jiān)督Whisart分類(lèi)結(jié)果5.3 不同樹(shù)種類(lèi)型的識(shí)別與分類(lèi)5.3.1 不同樹(shù)種位置分布5.3.2 不同時(shí)相森林樹(shù)種后向散射值分析5.3.3 不同樹(shù)種極化響應(yīng)特征分析5.4 基于極化SAR數(shù)據(jù)的雪災(zāi)影響監(jiān)測(cè)5.4.1 雪災(zāi)對(duì)森林造成的破壞與其他正常樹(shù)種不同時(shí)相后向散射值比較5.4.2 雪災(zāi)對(duì)森林造成的破壞與其他樹(shù)種極化響應(yīng)分析5.4.3 雪災(zāi)對(duì)森林造成的破壞區(qū)域提取5.5 基于極化SAR數(shù)據(jù)的水稻識(shí)別5.5.1 基于Pauli基分解的水稻識(shí)別5.5.2 基于Cloude-Pottier分解的水稻識(shí)別5.5.3 基于極化分解變量組合優(yōu)化的水稻識(shí)別參考文獻(xiàn)第6章 典型森林類(lèi)型極化SAR圖像解譯標(biāo)志6.1 SAR圖像解譯的影響因素6.1.1 色調(diào)6.1.2 紋理6.1.3 形狀與形態(tài)6.1.4 尺寸與規(guī)模6.1.5 陰影6.1.6 模式6.2 典型地物識(shí)別標(biāo)志6.3 森林識(shí)別標(biāo)志6.3.1 不同森林類(lèi)型識(shí)別標(biāo)志6.3.2 不同樹(shù)種識(shí)別標(biāo)志6.3.3 小結(jié)6.4 水稻識(shí)別標(biāo)志參考文獻(xiàn)第7章 SAR與光學(xué)數(shù)據(jù)融合地物分類(lèi)與植被信息提取7.1 基于SAR與光學(xué)融合圖像的地物分類(lèi)7.1.1 基于支持向量機(jī)的分類(lèi)7.1.2 基于面向?qū)ο蠓椒ǖ姆诸?lèi)7.2 基于SAR與光學(xué)融合圖像的森林信息提取7.3 基于SAR與光學(xué)融合圖像的森林破壞監(jiān)測(cè)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   第1章雷達(dá)遙感基本原理 遙感是在現(xiàn)代物理學(xué)（包括光學(xué)技術(shù)、紅外技術(shù)，微波技術(shù)、激光技術(shù)和全息技術(shù)等）、空間科學(xué)、電子計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)方法和地球科學(xué)理論的基礎(chǔ)上建立和發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興的、綜合性的交叉學(xué)科，是一門(mén)先進(jìn)的、實(shí)用的探測(cè)技術(shù)。迄今為止，遙感已在資源勘探、環(huán)境監(jiān)測(cè)和軍事偵察方面得到了廣泛的應(yīng)用。按應(yīng)用領(lǐng)域，遙感可分為地質(zhì)遙感、地貌遙感、農(nóng)業(yè)遙感、林業(yè)遙感、水文遙感、測(cè)繪遙感、環(huán)保遙感、災(zāi)害遙感、城市遙感、土地利用遙感、海洋遙感、大氣遙感和軍事遙感等（陳勁松等，2010）。 雷達(dá)（radar）即無(wú)線(xiàn)電探測(cè)與測(cè)距（radiodetection　and　ranging），雷達(dá)系統(tǒng)最早由軍方研制，一般用來(lái)探測(cè)硬目標(biāo)，后發(fā)展成為將地形地貌作為主要探測(cè)目標(biāo)的雷達(dá)遙感技術(shù)。真實(shí)孔徑雷達(dá)（RAR）是最早的成像雷達(dá)系統(tǒng)，其方位分辨率受天線(xiàn)尺寸的限制。隨著理論研究的深入，天線(xiàn)設(shè)計(jì)、信號(hào)處理及計(jì)算機(jī)軟硬件的發(fā)展，合成孔徑雷達(dá)（syntheticapertureradar，SAR）開(kāi)始出現(xiàn)并以其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)得到了蓬勃發(fā)展（郭華東，2000）。雷達(dá)是主動(dòng)微波傳感器，主動(dòng)發(fā)射能量，不依賴(lài)于太陽(yáng)光及光照條件，可以全天時(shí)、全天候獲取數(shù)據(jù)。成像雷達(dá)使用的電磁波波長(zhǎng)范圍通常為1～100cm，可以穿透云層，在一定云雨天氣情況下工作。只有當(dāng)波長(zhǎng)小于2cm時(shí)，電磁波透過(guò)云霾的能力才受影響；雨對(duì)波長(zhǎng)大于4cm的電磁波影響很小。雷達(dá)不依賴(lài)于光照和天氣條件成像的特點(diǎn)使其具有不同于光學(xué)傳感器的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在一定條件下，較長(zhǎng)波長(zhǎng)的電磁波對(duì)地物還具穿透性。 植被是我國(guó)重要的生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)型之一。森林一直是我國(guó)生態(tài)建設(shè)的主體，我國(guó)每五年進(jìn)行一次森林資源一類(lèi)調(diào)查，每十年進(jìn)行一次森林資源二類(lèi)調(diào)查。目前，森林資源調(diào)查所使用的主要遙感數(shù)據(jù)源是SPOT5和LANDSATTM。但在我國(guó)南方，特別是西南地區(qū)，氣候濕潤(rùn)，多云多雨，限制了光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的及時(shí)獲取，嚴(yán)重影響了森林資源調(diào)查任務(wù)的按時(shí)完成。水稻是世界三大糧食作物之一，據(jù)2010年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，中國(guó)水稻種植面積約占世界水稻種植面積的18.82%，居世界第二位，水稻總產(chǎn)量約占世界水稻產(chǎn)量的29.46%，居世界之首。我國(guó)水稻的主產(chǎn)區(qū)主要分布在長(zhǎng)江流域以南地區(qū)，晴天日數(shù)都在50天以下，即水稻生長(zhǎng)區(qū)為少晴多云地區(qū)。因此及時(shí)掌握我國(guó)水稻長(zhǎng)勢(shì)狀況，對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，一方面有利于適時(shí)制定國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)政策，另一方面有利于應(yīng)對(duì)國(guó)際農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易談判。遙感技術(shù)是水稻長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的重要手段，但在這些地區(qū)，常規(guī)光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的獲取要困難得多。 SAR成像不受天氣條件限制，對(duì)南方多云多雨地區(qū)的植被監(jiān)測(cè)具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。SAR系統(tǒng)的發(fā)展經(jīng)歷了單波段單極化雷達(dá)遙感、多波段多極化雷達(dá)遙感、極化干涉雷達(dá)三個(gè)發(fā)展階段，本書(shū)主要探討新型雷達(dá)遙感技術(shù)在植被監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用技術(shù)與方法。只有理解雷達(dá)遙感的基本原理，才能更好地對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和分析，改善植被監(jiān)測(cè)的效果。本章主要介紹雷達(dá)遙感基本原理，其中許多內(nèi)容參考了Ulaby和Elachi（1990）、郭華東（2000）、王超等（2008）、陳勁松等（2010）的著作。

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《植被雷達(dá)遙感方法與應(yīng)用》共7章，第1章主要闡述雷達(dá)遙感基本原理，包括電磁波基本理論、SAR基本原理以及極化雷達(dá)遙感基本原理等內(nèi)容。第2章主要介紹新型雷達(dá)遙感衛(wèi)星以及雷達(dá)遙感在森林和水稻監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀。第3章主要介紹新型雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)，包括極化SAP數(shù)據(jù)處理技術(shù)、山區(qū)SAR圖像幾何校正技術(shù)、多時(shí)相極化SAR數(shù)據(jù)融合以及SAR與光學(xué)數(shù)據(jù)融合技術(shù)等。第4章闡述植被介電模型與散射模型。并基于散射模型和地面測(cè)量數(shù)據(jù)分析了森林和水稻的后向散射特性及時(shí)域變化特征。第5章介紹利用RADARSAT—2極化數(shù)據(jù)進(jìn)行森林識(shí)別和區(qū)分不同森林類(lèi)型的方法、基于極化SAR數(shù)據(jù)對(duì)雪災(zāi)影響進(jìn)行監(jiān)測(cè)的方法以及基于極化SAR數(shù)據(jù)的水稻識(shí)別方法。第6章介紹典型地物、不同森林類(lèi)型和水稻的極化SAR圖像解譯標(biāo)志。第7章介紹融合利用SAR與光學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)地物進(jìn)行分類(lèi)以及進(jìn)行植被信息提取的方法。

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