不同入射角下的雷达后向散射系数图像模拟

选择了新疆渭库三角洲(库车县、新和县、沙雅县)为实验区,利用Ulaby和Chapp的后向散射模型分别模拟了HV极化和HH极化的入射角为20°、24°、30°、33°、37°和40°的雷达后向散射系数图像。分析了不同入射角下图像各点后向散射系数值的散点图以及统计特征,得出由于入射角度的变化,两种极化的图像后向散射系数值变化较大,其变化趋势均符合余弦函数曲线分布,且模拟SAR图像很好的保留了地面散射信息。     

波-流作用引起海面雷达后向散射系数扰动的数值分析模型

在深入分析波-流作用方程、海面雷达后向散射模型的基础上,建立了波-流作用产生的海面雷达后向散射系数扰动模型,并进行了与Alpers模型的对比数值试验,并对两模型的试验结果吻合度给出了统计分析。结果表明,模型计算的海面非均匀流场引起的雷达后向散射系数扰动与Alpers模型的结果相当一致,可以作为研究雷达对海面非均匀流场效应探测能力的一个数值分析模型进行应用。     

基于遗传算法和雷达后向散射模型的地表参数反演研究

在地表自然裸露条件下,利用雷达后向散射系数反演地表粗糙度及地表土壤含水量已经开展了很多的研究,许多学者提出了很多相关的模型及反演技术。在已有散射模型的基础上,利用遗传算法反演地表参数,并且对反演效果进行了验证;然后分别基于AIEM模型和Oh模型对SIR-C雷达图像进行了反演计算,并对反演结果作了统计分析,从而为利用雷达图像反演地表信息提供了新的研究思路。     

后向散射系数的贝叶斯估计

后向散射系数是合成孔径雷达图像中重要的物理参数.由于合成孔径雷达测量系统的噪声干扰和其他不确定因素影响使得测量数据往往不够精确,这就需要对测量数据进行合理估计.为了对后向散射系数做出准确合理的估计,文章将后向散射系数的先验知识考虑进去,给出了后向散射系数的三种贝叶斯估计算法.贝叶斯估计的关键是概率密度模型的选取.例中选用贝塔(Beta)分布作为先验概率密度模型,伽玛(Gamma)分布作为条件概率密度模型得到了合理的估计结果,并与最大似然估计(ML)算法进行了比较,比较结果表明在对后向散射系数的估计中,贝叶斯估计算法要明显优于最大似然估计算法.