双极化SAR数据裸露地表土壤水分反演
发布时间：2021-04-12 21:13
众所周知,土壤水分在水循环研究,旱情监测、气象预报、水利建设、生态系统研究等方面有重要的意义。我国西北区域大部分地区处于干旱半干旱区,提供中小尺度的土壤水分产品能够为西北地区旱情监测、生态评估等方面提供重要的信息支持。传统的气象站的土壤水分数据主要依靠地面采样点土壤水分采集,这种方法虽然精度高,但是很难实现大范围、高精度、实时的土壤水分监测。随着遥感波段的延伸,遥感数据空间分辨率和时间分辨率的提高,利用遥感手段实时,准确的大范围监测土壤水分成为了趋势。可见光和热红外等光学遥感监测土壤水分有很多限制条件,而被动微波更适合大尺度的土壤水分监测,对于中小尺度土壤水分反演,合成孔径雷达技术已经成为主要的手段。国内外学者在研究微波遥感反演土壤水分时,发现地表土壤水分和地表土壤粗糙度是主要影响后向散射系数的两个因子,而土壤粗糙度由两个参数构成,如何准确表述土壤粗糙度是一个热点问题。当前土壤水分研究主要集中在有实测粗糙度数据的研究区域,对于无实测粗糙度研究区土壤水分反演研究较少。并且在实际的土壤水分反演中,土壤粗糙度是难以实测获取的参数,因此如何通过SAR影像获取地表粗糙度参数并且较高精度的反演土壤...
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区分布图
长安大学硕士学位论文14图3.2 后向散射系数图3.1.4 实测数据处理研究区的实测数据包括实测土壤水分数据、实测土壤相关长度以及均方根高度数据。研究区实测土壤水分数据是使用烘干法所测，经过如下公式处理得到土壤体积含水量：重量含水量计算公式为： (%) = × 100 （3.3）铝盒的总重量记Ms；干燥后的铝盒和土壤样品总重量记M；铝盒的重量记Ma。将重量含水量转换为体积含水量公式如下： (%) = × （3.4） 表示土壤容重。
域位于平原，与卫星准同步的实测数据总共包括 170 个采样点，实测数据包括 WET 测试仪测得的实测点的土壤体积含水量以及实测点的经纬度坐标。图3.2 研究区分布图3.2.2 Radarsat-2数据介绍Radarsat-2是加拿大发射的一颗高空间分辨率合成孔径雷达卫星，其在成像能力以及分辨率各方面都相较于Radasat-1有较大的提升，其工作在C波段，频率f=5.405GHz。Radarsat-2在极化方式、时空分辨率、立体成像等方面与Radarsat-1相比都有很大的进步，在海洋、冰山监测、水文地质、气象考古、灾害管理、以及土壤水分的监测更具优势[3]。本文本研究区所用的SAR数据为拍摄时间为2012年7月7日的Radarsat-2标准波束模式，频率f=5.405GHz，入射角为27°，其分辨率为8m×8m
【参考文献】：
期刊论文
[1]双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分[J]. 韩玲,秦小宝,陈鲁皖. 测绘工程. 2018(02)
[2]基于支持向量机回归算法的土壤水分光学与微波遥感协同反演[J]. 姜红,玉素甫江·如素力,拜合提尼沙·阿不都克日木,何辉,艾则孜提约麦尔·麦麦提. 地理与地理信息科学. 2017(06)
[3]基于新的组合粗糙度参数的土壤水分微波遥感反演[J]. 孔金玲,甄珮珮,李菁菁,杨笑天,杨晶,吴哲超. 地理与地理信息科学. 2016(03)
[4]利用半经验模型的土壤水分反演方法[J]. 马建新,卢小平,孟庆岩,王春梅,谢秋霞. 测绘科学. 2016(02)
[5]干旱遥感监测方法及其应用发展[J]. 刘欢,刘荣高,刘世阳. 地球信息科学学报. 2012(02)
[6]ASAR和TM数据协同反演植被覆盖地表土壤水分的新方法[J]. 余凡,赵英时. 中国科学:地球科学. 2011(04)
[7]植被覆盖地表土壤水分遥感反演[J]. 周鹏,丁建丽,王飞,古丽加玛丽·吾不力,张治广. 遥感学报. 2010(05)
[8]合成孔径雷达反演裸露地表土壤水分的新方法[J]. 余凡,赵英时. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(03)
[9]基于粒子群算法的非线性方程组求解[J]. 陈长忆,叶永春. 计算机应用与软件. 2006(05)
[10]不同微波遥感模态和不同数据组合的等湿度区域分布与土壤湿度的反演[J]. 袁苇,李宗谦,刘宁. 中国工程科学. 2004(06)
博士论文
[1]基于IEM的多波段、多极化SAR土壤水分反演算法研究[D]. 李森.中国农业科学院 2007
硕士论文
[1]ASAR数据和TM影像协同反演土壤水分方法研究[D]. 胡古月.成都理工大学 2017
[2]基于IEM模型的双极化TerraSAR数据反演土壤水分[D]. 赵东发.中国矿业大学 2015
[3]基于RADARSAT-2的风沙滩地区地表土壤水分遥感反演[D]. 陈长红.长安大学 2014
本文编号：3133992
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区分布图
长安大学硕士学位论文14图3.2 后向散射系数图3.1.4 实测数据处理研究区的实测数据包括实测土壤水分数据、实测土壤相关长度以及均方根高度数据。研究区实测土壤水分数据是使用烘干法所测，经过如下公式处理得到土壤体积含水量：重量含水量计算公式为： (%) = × 100 （3.3）铝盒的总重量记Ms；干燥后的铝盒和土壤样品总重量记M；铝盒的重量记Ma。将重量含水量转换为体积含水量公式如下： (%) = × （3.4） 表示土壤容重。
域位于平原，与卫星准同步的实测数据总共包括 170 个采样点，实测数据包括 WET 测试仪测得的实测点的土壤体积含水量以及实测点的经纬度坐标。图3.2 研究区分布图3.2.2 Radarsat-2数据介绍Radarsat-2是加拿大发射的一颗高空间分辨率合成孔径雷达卫星，其在成像能力以及分辨率各方面都相较于Radasat-1有较大的提升，其工作在C波段，频率f=5.405GHz。Radarsat-2在极化方式、时空分辨率、立体成像等方面与Radarsat-1相比都有很大的进步，在海洋、冰山监测、水文地质、气象考古、灾害管理、以及土壤水分的监测更具优势[3]。本文本研究区所用的SAR数据为拍摄时间为2012年7月7日的Radarsat-2标准波束模式，频率f=5.405GHz，入射角为27°，其分辨率为8m×8m
【参考文献】：
期刊论文
[1]双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分[J]. 韩玲,秦小宝,陈鲁皖. 测绘工程. 2018(02)
[2]基于支持向量机回归算法的土壤水分光学与微波遥感协同反演[J]. 姜红,玉素甫江·如素力,拜合提尼沙·阿不都克日木,何辉,艾则孜提约麦尔·麦麦提. 地理与地理信息科学. 2017(06)
[3]基于新的组合粗糙度参数的土壤水分微波遥感反演[J]. 孔金玲,甄珮珮,李菁菁,杨笑天,杨晶,吴哲超. 地理与地理信息科学. 2016(03)
[4]利用半经验模型的土壤水分反演方法[J]. 马建新,卢小平,孟庆岩,王春梅,谢秋霞. 测绘科学. 2016(02)
[5]干旱遥感监测方法及其应用发展[J]. 刘欢,刘荣高,刘世阳. 地球信息科学学报. 2012(02)
[6]ASAR和TM数据协同反演植被覆盖地表土壤水分的新方法[J]. 余凡,赵英时. 中国科学:地球科学. 2011(04)
[7]植被覆盖地表土壤水分遥感反演[J]. 周鹏,丁建丽,王飞,古丽加玛丽·吾不力,张治广. 遥感学报. 2010(05)
[8]合成孔径雷达反演裸露地表土壤水分的新方法[J]. 余凡,赵英时. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(03)
[9]基于粒子群算法的非线性方程组求解[J]. 陈长忆,叶永春. 计算机应用与软件. 2006(05)
[10]不同微波遥感模态和不同数据组合的等湿度区域分布与土壤湿度的反演[J]. 袁苇,李宗谦,刘宁. 中国工程科学. 2004(06)
博士论文
[1]基于IEM的多波段、多极化SAR土壤水分反演算法研究[D]. 李森.中国农业科学院 2007
硕士论文
[1]ASAR数据和TM影像协同反演土壤水分方法研究[D]. 胡古月.成都理工大学 2017
[2]基于IEM模型的双极化TerraSAR数据反演土壤水分[D]. 赵东发.中国矿业大学 2015
[3]基于RADARSAT-2的风沙滩地区地表土壤水分遥感反演[D]. 陈长红.长安大学 2014
本文编号：3133992
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