土壤湿度微波遥感中的植被散射模型进展

植被是影响土壤湿度微波遥感的主要因子之一,土壤湿度微波遥感的主要任务是建立含有地表土壤信息的植被散射模型。植被散射模型的建立可以加深我们对植被和土壤散射机理的理解,定量分析微波后向散射系数对于各散射因子的敏感性,进一步达到从微波信息中反演土壤湿度的目的。植被散射模型可以分为经验模型、理论模型和半经验模型,各种模型都具有自身的优势和局限性。经验模型的建立比较简单,但一般只适用于特定的研究条件;理论模型是建立在一定的理论基础之上,对于散射因子的考虑相对详尽,但一般模型比较复杂,反演相对困难;半经验模型是前两者的折中,它以植被的宏观物理参量为模型参数,模型的建立和反演比理论模型要简单,但同时也具有一定的理论依据,适用性也较经验模型广。     

微波散射遥感研究进展

对近年来微波散射遥感研究的理论、实验测量和数据处理方面所取得的进展作了综述。近期研究表明:微波散射遥感正由基础研究和数据积累阶段进入实际应用阶段;微波散射计的应用研究已从地面和实验室测量为主发展到地(洋)-机-星多平台遥感应用的状况。     

红树林雷达遥感研究进展

红树林是海岸带生态系统中重要的植物群落,具有较高的社会、生态和经济价值.遥感技术的发展为红树林监测提供了一种高效便利的手段.雷达遥感由于具有穿透性好、不受云雨影响的特点,在红树林分布地区具有得天独厚的优势.对近几十年来雷达遥感在红树林监测方面的研究进行了回顾,着重分析了红树林散射机制、红树林分类与识别和红树林生物物理参...     

多云多雨地区遥感初探

多云多雨地区是指以年平均降水量不小于800mm、气候湿润、降水丰沛、年晴天日数少于50天、常年云雨覆盖的包括陆地与海洋的广大湿润地区。这也包括人口增长迅速、城市化进程显、经济最为活跃的地区。由于天气条件的影响使光学遥感在这些地区的应用受到了很大限制，而具有全天候工作能力的雷达遥感数据具有广阔的应用前景。本简要阐述了多云多雨地区遥感的特点和意义，分析了遥感技术尤其是微波遥感技术在这一地区各领域的应用前景，指出了相关基础设施建设的紧迫性以及服务机制转变的重要性，并提出了将多云多雨地区遥感与区域科学系统研究相联系的观点。     

散射对激光水下图像传输影响的理论分析

激光水下成像技术在国内外已经取得较为完善的成果，目前主要采用距离选通和同步扫描两种方法。我国近海沿岸水质比较浑浊．散射现象严重。本文在研究了激光在水下的传输特性的基础上，结合散射光的分布特性，分析了在激光水下成像技术中．散射效应对传输目标图像精度的影响，以便能够在浑水中实现宽视角、全景深、图像清晰度高等技术指标。     

电磁散射理论的发展

微波遥感作为一门应用科学涉及到辐射、散射、成像、反演等多种理论,就雷达图像应用而言,其理论问题主要在于电磁波与实际地面和海面的相互作用,通常归结为粗糙表面和随机介质中的电磁散射理论。遥感的最终目的是要通过传感器所记录的散射功率的分布探知地面的性质,而要实现这一点必须首先研究给定地面的几何参量及电参数时空间散射场或散射功率的分布。众所周知,后者称为正散射理论,前者称为逆散射理论。     

改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.     

神舟4号多模态微波遥感器散射计分系统

介绍神舟4号多模态微波遥感器散射计分系统的研制情况和在轨实验情况。首先简单介绍了系统组成、工作特点以及机载校飞实验, 随后介绍了数据处理过程以及遥感器地面信号处理系统的研制开发工作, 给出了在轨海面风场测量的实验结果以及亚马逊热带雨林的后向散射系数测量结果。     

农作物覆盖地表微波遥感模型研究进展

农作物是人类主要的粮食来源,微波遥感技术已被广泛应用于作物长势监测和作物生物量、含水量反演等研究领域,特别是微波遥感模型的发展更是提高了农田参数反演的精度。综述了农作物微波散射和辐射经验、半经验和理论模型的研究进展,对各模型的适用范围及优缺点进行了介绍,最后对农田微波遥感模型未来发展的难度和重点提出了一些见解。
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虚拟白桦纯林的雷达后向散射模拟

首先联合利用森林生长模型和分形树模型系统建立白桦纯林的空间虚拟场景并记录场景中每个散射体的方位和坐标信息,然后将此信息输入到森林植被雷达相干散射模型中进行后向散射模拟,最后分析不同的白桦结构分布对雷达后向散射的影响,以便对白桦纯林的雷达图像进行定量分析。     

雷达对抗试验仿真控制模型与验证

武器装备试验仿真通常采用半实物仿真技术,许多控制实体接入仿真回路构成了战场对抗环境。因此,控制模型的有效性认定在系统应用中具有重要的地位。该文介绍了雷达对抗装备试验仿真中的几个典型控制模型及其验证方法。文章认为,控制模型验证应重点考核仿真的运行有效性,要针对模型的各自特点分别采取分析统计测试法和演示测试法两种验证手段。仿真结果表明,该验证方法科学、实用,具有较高的置信度,适用于其它武器装备试验仿真领域。     

基于简化随机场模型的高分辨率遥感影像分割方法

提出了一种灰度分割的基础上添加辅助的纹理分割的基于简化随机场模型的遥感影像目标分割方法,即用常用的描述局部图像特点的特征代替MRF中定义的特征,将这些特征组合成特征向量进行模糊C均值聚类完成分割。给出了算法流程和实验结果,并将该结果与基于高斯马尔可夫随机场模型法分割的结果进行比较,实验结果表明简化随机场模型法在保证一定的分割精度的情况下,分割速度明显快于高斯马尔可夫随机场模型法。     

基于散射模型的水下图像复原

水下图像的衰减度与成像距离有直接关系．为了在没有精确深度图情况下有效恢复水下图像,提出基 于散射模型的分段映射方法．研究了水下光线的散射模型,探讨了水下图像的衰减规律;利用水池试验数据采用直 线拟合法建立散射模型;提出基于散射模型的分段映射法．为避免求解精确深度图,利用映射约束条件及少量先验 信息导出多级离散深度值,从而构建出从退化图像到真实图像的分段映射函数．恢复结果表明,所提方法增加了图 像整体对比度,突出了图像细节,明显提高了图像质量．     

面向定量遥感研究的遥感模型集成平台设计与实现

介绍了遥感模型集成平台的设计思路,关键技术的实现方法。对定量遥感研究中使用的遥感模型进行集成,使用统一的框架将模型封装并发布,通过集成平台来实现多个模型的统一调用,借助集成平台内置的二次开发语言来实现模型变量的赋值,循环,判断等逻辑操作,将多个模型之间的输入输出自动关联,实现单一模型无法实现的复杂模拟,以辅助开展定量遥感研究工作。最后,在设计开发的集成平台上,开展了一组模拟实验以验证集成平台的正确性。     

基于GF-1和Sentinel-1A的漓江流域典型地物信息提取

漓江流域是桂林山水的核心,保护漓江流域生态环境已成为国家战略。以漓江流域为研究区域,以GF-1多光谱影像和SAR影像为数据源,采用小波融合算法将GF-1多光谱影像和SAR VV极化的后向散射影像进行影像融合,再利用随机森林算法分别对GF-1多光谱影像、GF-1和Sentinel融合影像构建典型地物高精度识别模型,提取与漓江流域生态环境紧密相关的河流、针叶林、阔叶林、水田、旱地以及居民地等地物类型。研究结果表明:①在95%置信区间内,基于GF-1影像分类的总体分类精度达到96.15%,基于GF-1和Sentinel-1A后向散射系数的影像总体分类精度达到了94.40%;②河流、阔叶林和旱地在基于GF-1多光谱影像的分类精度中分别达到了97.74%、93.20%、90.90%,比基于融合GF-1多光谱和SAR的数据分别高出7.57%、8.96%和1.22%,其余地物类型两者分类精度相近;③GF-1多光谱和SAR数据的融合中,利用了小波变换进行图像融合,发现融合图像的喀斯特地貌突出,增加了地物特征的差异性。     

Identification of Typical Land Features in the Lijiang River Basin with Fusion Optics and Radar

Lijiang River is the core of Guilin's landscape. Protecting the ecological environment of Lijiang River Basin has become a national strategy. In this paper, Lijiang River Basin was used as the research area. The GF-1 multispectral image and SAR image were used as the data source. The wavelet fusion algorithm was used to fuse the GF-1 multispectral image and the SAR VV polarized backscatter image. Using random forest algorithm to construct a high-precision recognition model for GF-1 multispectral imagery, GF-1 and sentinel fusion images. The model can extract rivers, coniferous forests, broad-leaved forests, paddy fields, drylands, residential land and other land types that are closely related to the ecological environment of the Lijiang River. The results show that ①the overall accuracy based on GF-1 image classification reaches 96.15% in the 95% confidence interval, and the overall accuracy based on GF-1 and sentinel-1A backscatter coefficient reaches 94.40%. ②The classification accuracy of rivers, broad-leaved forests and drylands based on GF-1 multispectral images reached 97.74%, 93.20%, and 90.90%. They are 7.57%, 8.96%, and 1.22% higher than those based on the fused GF-1 multispectral and SAR data, respectively. The classification accuracy of the other features is similar. ③In the fusion of GF-1 multispectral and SAR data, wavelet transform was used for image fusion. It was found that the karst topography of the fusion image was prominent, which increased the difference of the features of the ground features.     

高分辨率影像阴影校正模型研究

该文以遥感原理为基础,运用传统阴影校正模型,针对Quickbird影像的具体特征,对模型的两个主要参数值:大气亮度DNu、照射强度Eλd/Eud进行了求解,并应用实验区的影像进行了验证,结果表明了该方法的有效性和可行性,为广大Quickbird影像用户提供了一种阴影校正的新方法。     

基于PCA与HIS模型的高分辨率遥感影像阴影检测研究

根据高分辨率遥感影像阴影区域的性质,基于主成分变换和HIS模型,提出一种检测阴影的阴影指数SI(Shadow Index)。选取两个试验区,分别采用Polidorio算法、归一化阴影指数(NDUI)和SI进行阴影检测和比较分析,结果表明SI能够有效地区分阴影区域与水体和偏蓝色地物。提取3种算法的直方图得出,SI图像的直方图具有两个波峰一个波谷形状,能够更好地采用直方图阈值法分割阴影区和非阴影区。实验表明该方法简单有效。     

基于图像信息的雷达测距系统实现

研究雷达图像测距问题,提高测量结果的准确性。针对当雷达采集图像中,测距点的像素与外界环境像素混淆,无法通过灰度等级进行准确的提取,导致测距点采集存在误差,根据测距点进行的距离测量结果准确性不高的问题。为了解决上述问题,提出一种新的基于雷达远程采集图像的距离测定方法。通过运用特征点的亚像素级精确配准技术,使得待检测的测距点能够完成准确的匹配,保证距离计算结果的精确性。实验结果表明,改进方法能够快速的完成关于雷达采集图像的距离测定,提高了测距的准确性,取得了不错的效果。