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小麦的电磁散射回波响应系统研究及仿真系统软件

余增增  
【摘要】:小麦不仅是三大谷物之一,更是我国的主要粮食作物之一。因此,只有能够对小麦种植面积进行精确的估算并且可以监测生长过程中的病虫害,才能更好的提高农作物产量。目前来看,通过使用微波遥感技术来勘测农作物已经获取了很大的成绩。光学遥感在这个领域虽然运用的较早,数据也更方便获得,可是它容易受天气的干扰,导致了光学遥感在监测植被时获取到的数据不精确。而微波遥感技术不但可以全天候、全天时的进行监控测量,还能够穿过植被,这些优点不仅补足了光学遥感的缺点,还直接推进了微波遥感在农业的发展。本文以农作物——小麦为研究对象,研究极化干涉SAR对随机粗糙面上小麦的电磁散射机理并构建小麦的电磁散射回波响应系统软件。首先,在使用Pol-InSAR对信号进行处理的过程中,先对区域地点进行勘测获取图像复数据信息,将两副SAR影像的数据信息按照图像配准、滤波、干涉处理、相位解缠以及数字高程反演等过程进行研究,最后得到所勘测区域的三维坐标。将雷达数据快速可视化,就能够获得对应的数字高程信息。由于相位解缠的好坏决定了数字高程的准确性,于是本文将几种相位解缠方法进行对比,为用户及时提供信息以便于最终达到监测小麦长势的目的。随后,研究随机粗糙面的入射角与后向散射系数的关系并完成了仿真。其中,对小麦进行了抽象描述并构建物理模型,可以清楚的看到小麦的入射角和后向散射系数变化的关系。经过对小麦模型的构建,研究并得到小麦的极化特性和相关特性,从而建立小麦入射角和后向散射系数之间的关系,为小麦生物物理参数的微波遥感定量反演奠定基础。本文的主要工作内容如下:1.介绍了 Pol-InSAR处理信号的具体过程及步骤。分别读取主辅SAR图像数据,对图像进行影像配准、干涉图生成、噪声滤波、相位解缠等处理,最终可以得到三维数字高程模型重建。2.研究了随机粗糙面的建模方法,对其中的部分方法进行简单阐述,其中,主要对经典的Kirchhoff近似理论和改进积分方程法(AIEM)进行详细说明,并在文中重点提出统计拓展改进积分方程法(SEAIEM)算法。3.将小麦抽象成物理模型,小麦叶、茎、秆分别抽象成盘状、针状及有限长圆柱,并且使用广义瑞利金斯计算求得物理模型与后向散射系数之间的关系,为下一步小麦的整体建模构建理论基础。4.将随机粗糙面和小麦的物理模型进行相干叠加后,可以重构小麦的整体模型,通过选择小麦及粗糙面的参数,能够比较准确地得到小麦微波后向散射系数随入射角变化而变化的关系,为后期小麦的生物量反演做理论基础。5.对以上研究内容进行MATLAB GUI界面设计,构建小麦的电磁散射回波响应系统软件。


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