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《复旦大学》 2010年 硕士论文
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单极化SAR图像的地形变化检测和森林积雪的多极化仿真

王大芳  
【摘要】: 近几十年,合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)技术得到不断发展,其应用领域也越来越广泛和深入。随着高分辨率SAR的出现,单极化和多(全)极化SAR图像在地形地表的变化检测,森林监测等方面有很好的应用。本文作为本领域的硕士学位论文,研究了合成孔径雷达图像的概率统计特性,Markov随机场理论,变化目标检测的方法和在地震前后地形变化的自动检测,目标散射原理和特性,全极化SAR图像解析,雷达极化测量学,Stokes矢量和矢量辐射传输(VRT,Vector Radiative Transfer)理论,积雪森林全极化Mueller矩阵的仿真和它的H-α参数特性。 在地形变化自动检测上,用2008年5月12日四川汶川地震前后的星载ALOS合成孔径雷达图像,提出双阈值极大期望与Markov随机场方法(2EM-MRF,two thresholds expectation maximum and Markov random field),以北川县地区为例,自动检测这次地震导致地表变化而产生散射增强、减弱、不变的三类特征区域,作为地震区域地表变化的自动划分归类。借助Google Earth地形图工具,可即时多视角动画地展示地震产生的地表变化区域状况。识别结果也与可见光照片作了对照与分析。研究表明,建立高分辨率全极化SAR多源与多时相遥感与对地观测是全天候监测自然灾害的有效手段,本方法可有进一步的延伸。 在积雪森林的Mueller矩阵仿真上,选取合适的森林和积雪模型。森林模型是由一层离散随机的不同种类的非球形粒子构成,非球形粒子的种类要区分树干、主枝、旁枝和树叶。积雪模型采用密集Rayleigh粒子模型。在森林模型和积雪森林模型中,运用VRT理论仿真L和X波段时正常森林和含有积雪的森林的后向散射Mueller矩阵,并通过所求得的Mueller矩阵求解出相干矩阵T从而计算出H、α参数;最后得到正常森林和积雪森林的H、α参数的变化。 在研究生三年中,主要做两项工作。一个是利用地震前后同一地区的合成孔径雷达图像,通过2EM-MRF方法检测出地形变化及分析变化的种类和原因。另一个是用VRT理论仿真积雪森林模型的Mueller矩阵进而计算H、α参数,并分析积雪的影响。随着技术的日益进步,其间还有很多地方需要深入研究和完善的地方。


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