检索结果-内蒙古大学图书馆

雷达学报（中英文） 2020年第3期9卷 578-587页

作者：庞雷张风丽王国军刘娜邵芸张家萌赵钰川庞蕾中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室湖州313200 北京建筑大学北京100044

建筑物损毁评估在灾害应急监测中十分重要。近年来,随着SAR硬件多极化能力的增加,极化SAR为建筑物损毁评估提供了更多的可能性,基于极化特征的建筑物损毁评估方法逐渐成为了研究的重点。然而,由于极化SAR数据获取的限制,当前的研究主要... 详细信息

建筑物损毁评估在灾害应急监测中十分重要。近年来,随着SAR硬件多极化能力的增加,极化SAR为建筑物损毁评估提供了更多的可能性,基于极化特征的建筑物损毁评估方法逐渐成为了研究的重点。然而,由于极化SAR数据获取的限制,当前的研究主要集中在L, C, X等有限波段内。为了进一步加深对SAR图像损毁建筑物极化特征的理解并丰富其它波段下SAR图像损毁建筑物的极化特征应用,该文进行了建筑物Ku波段极化SAR仿真实验,并通过SAR图像极化分解的方法进行了损毁评估特征分析。该文首先制作了真实材料的建筑物缩比模型,利用微波特性测量与仿真成像科学实验平台对损毁前后的建筑物目标进行SAR仿真成像,获取了建筑物损毁前后的Ku波段极化SAR图像。然后,借助H=A=α分解、Yamaguchi分解、Touzi分解等极化分解方法分析了Ku波段建筑物目标损毁前后的极化散射特征,分析表明,Yamaguchi分解得到的去定向后的体散射分量、二次散射分量占比以及Touzi分解得到的αs1分量对于Ku波段建筑物损毁评估具有较好的指示意义;通过与X波段实验测量结果的对比,发现Ku波段对建筑物损毁评估更敏感,这对于未来雷达遥感应用具有重要的启发意义。

关键词：极化SAR 仿真成像极化分解建筑物损毁评估

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南方典型湿地植被微波暗室测量与散射特性分析

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激光与光电子学进展 2022年第2期59卷 421-432页

作者：魏秋方邵芸李坤刘致曲张风丽国贤玉中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江湖州313200

利用微波特性测量与仿真成像科学实验平台,测量芦苇和茭白在2~17 GHz频率范围内的雷达散射截面积(RCS),分析其在连续频率下的散射特性和极化特性,探讨芦苇和茭白遥感探测的最优模式。结果表明:Ku波段,芦苇和茭白的RCS值最大、X波段次之... 详细信息

利用微波特性测量与仿真成像科学实验平台,测量芦苇和茭白在2~17 GHz频率范围内的雷达散射截面积(RCS),分析其在连续频率下的散射特性和极化特性,探讨芦苇和茭白遥感探测的最优模式。结果表明:Ku波段,芦苇和茭白的RCS值最大、X波段次之、C波段最小;不同波段上同极化RCS值远大于交叉极化,当入射角为35°时,无论是芦苇还是茭白,他们在低频部分同极化与交叉极化的RCS差异明显;当入射角为55°时芦苇在高频部分而茭白在整个测量频段,其水平发射水平接收(HH)和垂直发射垂直接收(VV)极化的RCS值差异明显。通过对比分析二者的RCS值特征发现,当入射角为25°时,在7.8~17 GHz波段,利用VV极化和VH极化基本可以区分芦苇和茭白,当入射角为55°时,在7~17 GHz波段,通过分析HH极化和VV极化可以明显区分二者。本研究丰富了湿地地物散射波谱库,并对后续芦苇和茭白的监测具有重要指示意义。

关键词：遥感散射极化全要素芦苇茭白

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基于SAR与NL数据的建成区提取及其在WRF风场模拟优化中应用

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遥感技术与应用 2022年第2期37卷 488-498页

作者：刘娜张风丽李志坤邵芸庞雷李璐中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江德清313200

WRF是近地面风场模拟的重要工具,其中土地利用与土地覆盖信息是WRF的重要输入,是影响WRF模拟精度的重要因素之一。WRF模式默认采用的是USGS或MODIS土地利用与土地覆盖数据,二者时效性差,空间分辨率低,在城镇化快速发展地区常导致近地面... 详细信息

WRF是近地面风场模拟的重要工具,其中土地利用与土地覆盖信息是WRF的重要输入,是影响WRF模拟精度的重要因素之一。WRF模式默认采用的是USGS或MODIS土地利用与土地覆盖数据,二者时效性差,空间分辨率低,在城镇化快速发展地区常导致近地面风场模拟精度差的问题。土地利用与土地覆盖信息的提取涉及很多地物类型,如果对所有地类进行更新,耗时耗力,无法满足实际应用的需求。在所有地类中,城市建成区的变化最快,对区域气候环境的影响也是最大的,因此,提出综合利用SAR数据和夜晚灯光(NL)数据提取建成区实现土地利用与土地覆盖数据的快速更新,然后利用更新后的WRF进行风场模拟,在京津冀地区的实验表明该方法可以快速准确提取建成区边界,进而使得WRF模拟近地面风速的精度明显提高。

关键词： WRF 风场多源遥感数据城市建成区提取土地利用与土地覆盖

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基于MODIS数据的青藏高原遥感云量重构

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遥感技术与应用 2023年第5期38卷 1136-1147页

作者：周厚瑀董庆孟德利赵文博边民中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 中国科学院大学北京100049 中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江湖州313200

云是影响青藏高原能量平衡和地气过程的关键参量之一,研究高原的云量对探讨青藏高原的气候变化具有重要意义。采用2001~2020年的MODIS总云量数据与ERA5、CRA40两套再分析资料的总云量数据,以3~11月份MOD06云量资料为真值,评价不同再分... 详细信息

云是影响青藏高原能量平衡和地气过程的关键参量之一,研究高原的云量对探讨青藏高原的气候变化具有重要意义。采用2001~2020年的MODIS总云量数据与ERA5、CRA40两套再分析资料的总云量数据,以3~11月份MOD06云量资料为真值,评价不同再分析资料在青藏高原的适用性。利用改进自编码器模型,基于ERA5和MOD06重构了1950~2020年的3~11月的高原云量。结果表明:在高原地区,ERA5的云量值偏高,而CRA40云量值偏低,且ERA5与MOD06的相关性明显优于CRA40与MOD06的相关性;通过相关系数、偏差、平均绝对误差、均方根误差四种评价指标,发现改进自编码器模型在重构云量方面具有良好的效果,且能模拟出青藏高原云量的变化趋势,为研究青藏高原地区云量时空演变规律提供了可靠的长时序数据。

关键词：青藏高原云量 MODIS 再分析资料数据重构自编码器

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基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演

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光谱学与光谱分析 2020年第3期40卷 878-884页

作者：国贤玉李坤邵芸 Juan MLopez-Sanchez 王志勇山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 中科卫星应用德清研究院微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江德清313200 University of Alicante Alicante99Spain

水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿... 详细信息

水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿透性的优势,成为水稻株高反演的重要手段之一。基于极化干涉测量(PolInSAR)的散射模型的反演算法具有严密的物理模型的支撑及较高的反演精度等特点,成为植被高度反演研究的热点。结合极化干涉SAR技术,构建了一种基于RVoG(Random Volume over Ground)模型的水稻株高反演算法,并利用2015年水稻生长季内9个时相的TanDEM-X极化干涉SAR数据,进行了水稻株高反演试验。首先基于每个时相下的极化干涉SAR数据分别得到8个复相干系数,利用这8个复相干系数在考虑卫星双站模式等情况下进行去相干处理,然后建立适用于水稻田特性的RVoG模型,接着构建基于该模型的水稻株高反演迭代算法,最后对9个时相下的TanDEM-X数据进行研究区的水稻株高反演及精度评定。结果表明,当水稻株高高于0.4m时,该方法的反演结果较好,决定系数(R^2)为0.86,均方根误差RMSE为6.79 cm;当水稻株高较低时(水稻株高小于0.4 m),反演误差在0.1~0.8 m之间,反演结果较差,被明显高估。通过分析认为,基于极化干涉理论,TanDEM-X数据在较好地反映出水稻植株的较大体散射量的前提下,利用所构建的基于RVOG模型的水稻株高反演算法,能够较好地反演株高在0.33~1.2 m的水稻株高。

关键词：水稻株高 TanDEM-X 极化干涉SAR RVoG模型模式搜索法

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基于GF-4卫星的杭州湾悬浮泥沙浓度遥感监测研究

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海洋学报 2020年第9期42卷 134-142页

作者：邵宇杰胡越凯周斌陈芳何贤强王国军袁小红周亚丽于之锋杭州师范大学遥感与地球科学研究院浙江杭州311121 华东师范大学河口海岸学国家重点实验室上海200241 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 湛江湾实验室南海渔业大数据中心广东湛江524006 中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江德清313200 浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室浙江杭州311121

悬浮泥沙作为重要水质参数,其分布和动态变化对河口及近岸的生态、环境、物质循环等都具有深远的影响。我国静止轨道高分四号(GF-4)卫星数据具有高时间和高空间分辨率的观测优势,在水色遥感上具有重大应用潜力。为探究GF-4卫星对悬浮泥... 详细信息

悬浮泥沙作为重要水质参数,其分布和动态变化对河口及近岸的生态、环境、物质循环等都具有深远的影响。我国静止轨道高分四号(GF-4)卫星数据具有高时间和高空间分辨率的观测优势,在水色遥感上具有重大应用潜力。为探究GF-4卫星对悬浮泥沙浓度的监测能力,本文以杭州湾为研究区,构建反演模型,利用静止海洋水色成像仪进行交叉验证。结果表明,以GF-4卫星第5和第4波段遥感反射率的比值作为遥感因子建立的反演模型精度较高,决定系数为0.92,均方根误差为223.2 mg/L,平均相对误差为17.2%。交叉验证结果显示,GF-4卫星作为一种新的遥感数据源,在低浓度区与静止海洋水色成像仪反演悬浮泥沙浓度分布相似,但在高浓度区的差异随浓度增高而增大,总体可满足中国大部分海区的监测需求。

关键词：悬浮泥沙浓度杭州湾 GF-4卫星 GOCI卫星指数模型

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基于时间序列全极化合成孔径雷达的水稻物候期反演

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浙江大学学报（农业与生命科学版） 2021年第3期47卷 404-414页

作者：李宏宇李坤杨知上海市测绘院上海200063 中国科学院空天信息创新研究院北京100101 中科卫星应用德清研究院/浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江湖州313200 中国科学院大学北京100049 中国电力科学研究院有限公司北京100192

基于多时相全极化合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)数据,对江苏省淮安市金湖县附近地区水稻进行种类识别和关键物候期反演;通过提取分析水稻极化特征参数时序曲线变化特征,筛选出对水稻物候变化敏感的极化特征参数,构造出一... 详细信息

基于多时相全极化合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)数据,对江苏省淮安市金湖县附近地区水稻进行种类识别和关键物候期反演;通过提取分析水稻极化特征参数时序曲线变化特征,筛选出对水稻物候变化敏感的极化特征参数,构造出一个能体现水稻生长关键物候变化特征的雷达物候指数(radar phenologyindex,RPI),利用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构后的雷达物候指数反演水稻关键物候期。结果表明:粳稻和籼稻在极化参数香农熵的响应方面差异较大,利用香农熵可将籼稻和粳稻较好地识别出来,识别精度分别为92.38%和95.10%,取得了较好的识别效果;利用曲线导数法提取水稻时序雷达物候指数曲线特征点,识别出水稻3个关键物候期,且识别出的水稻关键物候期日期与野外地面调查获得的日期相差全部在±16 d以内,说明利用雷达物候指数可以较准确地反演出水稻关键物候期。

关键词：全极化合成孔径雷达水稻物候期反演雷达物候指数

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InSAR图像配准雷达几何法处理性能分析

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上海航天 2018年第6期35卷 71-78页

作者：路瑞峰赵迪侯雨生陈重华魏春陈筠力上海卫星工程研究所上海201109 中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江湖州313200

图像配准是干涉合成孔径雷达(InSAR)信号处理的关键步骤。基于雷达几何的InSAR图像配准方法。利用主辅雷达成像几何和外部数字高程模型(DEM)进行主辅SAR图像配准。基于SAR图像距离多普勒定位方程,系统梳理了配准处理精度的影响因素,对... 详细信息

图像配准是干涉合成孔径雷达(InSAR)信号处理的关键步骤。基于雷达几何的InSAR图像配准方法。利用主辅雷达成像几何和外部数字高程模型(DEM)进行主辅SAR图像配准。基于SAR图像距离多普勒定位方程,系统梳理了配准处理精度的影响因素,对各误差因素的作用机理进行了理论分析,并综合分析了该算法对重复航过和单次航过InSAR系统图像的配准处理性能。仿真结果验证了理论分析方法的有效性。分析结果对我国InSAR地面系统建设和相关卫星指标论证具有重要的支撑作用。

关键词：干涉合成孔径雷达图像配准雷达几何合成孔径雷达(SAR)距离多普勒方程性能分析

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基于太阳辐射效应校正的高原铁路廊道地热异常区识别研究

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隧道建设（中英文） 2022年第8期42卷 1461-1472页

作者：边民董庆王栋孟德利赵文博周厚瑀中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 中国科学院大学北京100049 中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江湖州313200 中铁二院工程集团有限责任公司四川成都610031

为提高热红外遥感识别地热异常区的准确度,选取高原铁路廊道作为研究区,基于Landsat8数据采用单窗算法反演得到白天地表温度,并基于ECO2LSTE数据得到夜间地表温度;然后,利用随机森林方法选取海拔、坡度、坡向、累积太阳辐射、NDVI、NDSI... 详细信息

为提高热红外遥感识别地热异常区的准确度,选取高原铁路廊道作为研究区,基于Landsat8数据采用单窗算法反演得到白天地表温度,并基于ECO2LSTE数据得到夜间地表温度;然后,利用随机森林方法选取海拔、坡度、坡向、累积太阳辐射、NDVI、NDSI、NDWI以及反照率作为输入因子,得到去除太阳辐射效应的地表温度;最后,选取去除太阳辐射效应的地表温度、断裂密度、到水系距离和地磁异常作为指标因子,采用确定性系数模型定量识别地热异常区,并利用已知温泉点对结果进行评价。结果表明:1)随机森林方法可有效去除非地热引起的温度变化,减弱太阳辐射效应,提高地热异常区识别的准确度;2)地热异常区评价结果与已知温泉点分布较为一致,高异常区和中异常区的识别结果可靠;3)高原铁路廊道主要途经7个地热异常区,经过高异常区和中异常区的廊道长度分别为72 km和125 km,泸定—康定、理塘盆地及周边、巴塘、贡觉、昌都—察雅、八宿、波密—鲁朗是需要重点防范高温热害的区段。研究结果初步实现了高原铁路廊道的地热异常区定量化和精细化识别。

关键词：高原铁路地热异常定量识别地表温度太阳辐射效应随机森林

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基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估

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中国科学院大学学报（中英文） 2020年第6期37卷 750-759页

作者：刘杉张风丽韦诗莹刘娜邵芸中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 中国科学院大学北京100049 中科卫星应用德清研究院微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江湖州313200 北京建筑大学北京100044

建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二... 详细信息

建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度τ2进行RGB彩色合成,对极化SAR图像进行视觉优化,进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例,利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析,并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明,通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果,同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度,从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。

关键词： Yamaguchi分解 Touzi分解全极化SAR 建筑物损毁评估

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