基于时序多极化SAR数据的植被冠层可燃物含水率反演方法研究

发布时间：2020-12-13 08:31

　　野火（Wildfire）破坏自然环境和物种多样性,释放温室气体,影响全球气候,威胁人民的生命和财产安全。因此,野火风险评估与预警具有重要的现实意义。其中,植被冠层可燃物含水率（Canopy Fuel Moisture Content,CFMC）,定义为可燃物含水量与干重的比率,是野火风险评估与预警的关键指标。近年来,光学遥感技术的蓬勃发展使得植被CFMC提取成为可能。然而,光学遥感信号极易受到云雾等天气条件的影响,难以大尺度空间连续地监测植被CFMC的变化情况。相比之下,微波信号不受光照和天气条件影响,兼具全天时全天候的对地观测能力,同时对于植被水分信息较为敏感。因此,基于微波遥感的植被CFMC反演具有极高的应用潜力。本论文以微波散射模型和极化特征分解方法为理论基础,以在轨的星载SAR数据和不同植被类型的实测CFMC为数据基础,全面探索基于SAR遥感定量反演植被CFMC的可行性。本论文完成的主要工作可以概括为以下三点:（1）以中国四川省若尔盖草原为研究区域,以全极化Radrsat-2星载SAR数据为数据基础,分析了表征地物目标不同散射特性的极化分解参数与地面实测草地CFMC的单变量相关... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

若尔盖草原地面采样点分布图

仪对采样点的经纬度进行定位。2.1.2森林冠层可燃物含水率数据由于森林冠层的可燃物含水率数据很难精确地由非专业人员通过地面手段实测得到，所以本文采用了目前网上公开的美国国家行政区域内的植被冠层可燃物含水率数据集——美国国家植被冠层可燃物含水率数据库（NationalFuelMoistureDatabase,NFMD,https://www.wfas.net/nfmd/public/）。该数据库提供了免费共享且持续更新的由专业人员在固定样本区域内地面实测的长时间序列植被冠层可燃物含水率数据，采样涉及的地表植被类型包括典型区域的草地、灌木以及森林[66]。图2-2CNTX_McCl_TX站点的地理位置分布。其中左图为美国行政区划图，红色点为所选择的CNTX_McCl_TX站点。右图为2016年4月17日Sentinel-1A影像的VV、VH和VV极化方式数据分别对应RGB通道的假彩色合成图考虑到雷达局部入射角对于后向散射系数的影响，同时根据数据库站点的地面实测采样间隔的均匀程度和持续时间长短，本文选择了其中一个站点的地面实测数据进行后续所构建方法的有效性验证（具体位置如图2-2所示）。所选择的地面站点名为CNTX_McCl_TX（具体经纬度分别为31°19"48"N，97°28"12"W），位于美国德克萨斯州中部的森林区域，该站点区域地表的主要植被覆盖类型为空间

电子科技大学硕士学位论文18入射角设置为43.91°。表2-3VV/VH双极化Sentinel-1A数据的细节信息（上升轨道）编号日期入射角(°)编号日期入射角(°)12016-04-1730.78-46.08242017-01-1830.76-46.0722016-04-2930.84-46.56252017-01-3030.68-46.0832016-05-1130.84-46.36262017-02-1130.68-46.0842016-05-2330.84-46.34272017-02-2330.69-46.0952016-06-0430.84-46.34282017-03-0730.69-46.0962016-06-1630.83-46.34292017-03-1930.69-46.0972016-06-2830.84-46.34302017-03-3130.69-46.0982016-07-1030.77-46.07312017-04-2430.70-46.0992016-07-2230.84-46.36322017-05-0630.70-46.09102016-08-0330.83-46.36332017-05-1830.70-46.09112016-08-1530.84-46.56342017-05-3030.70-46.09122016-08-2730.84-46.34352017-06-1130.70-46.09132016-09-0830.84-46.34362017-07-1730.69-46.09142016-09-2030.84-46.34372017-07-2930.70-46.09152016-10-0230.68-46.08382017-08-2230.70-46.09162016-10-1430.77-46.08392017-09-0330.70-46.09172016-10-2630.68-46.08402017-09-1530.68-45.98182016-11-0730.77-46.07412017-11-1430.69-46.02192016-11-1930.68-46.08422017-11-2630.69-46.08202016-12-0130.76-46.07432017-12-0830.69-46.08212016-12-1330.67-46.08442018-01-0130.69-46.08222016-12-2530.76-46.07452018-01-1330.69-46.08232017-01-0630.68-46.08462018-01-2530.69-46.08图2-346景Sentinel-1A数据和21个地面实测数据的时相分布图


本文编号：2914251