土壤水分和地表粗糙度作為反映地表狀況的重要參數(shù),在水文學(xué)、氣象學(xué)、農(nóng)學(xué)等領(lǐng)域具有重要作用。在以往的研究中,光學(xué)遙感是對土壤水分和地表粗糙度等參數(shù)進(jìn)行研究的主要手段,雖然取得了豐碩的成果,但是由于光學(xué)遙感受數(shù)據(jù)采集等條件的限制,其應(yīng)用仍然具有一定的局限性。近幾十年來,隨著遙感技術(shù),特別是雷達(dá)遙感技術(shù)在理論和應(yīng)用上的快速發(fā)展,極化SAR（PolSAR）系統(tǒng)逐漸興起與成熟,因其全天時(shí)、全天候、特性明顯、具有一定穿透性等優(yōu)點(diǎn),極化雷達(dá)影像已引起了遙感界的極大興趣。居延澤地區(qū)作為我國干旱-半干旱區(qū)的一個(gè)典型區(qū)域,在研究全球氣候變化以及環(huán)境演變中都極具典型性和代表性。本文運(yùn)用RADARSAT-2 PolSAR數(shù)據(jù),首先,用AIEM（Advance Integral Equation Model）模型和Oh2004模型對居延澤地區(qū)土壤水分和地表粗糙度進(jìn)行反演;其次,用極化強(qiáng)度和相位處理以及極化分解技術(shù)提取了熵、反熵、α角、ERD（Eigenvalue Relative Difference）、RVI（Radar Vegetation Index）等共16個(gè)極化參數(shù),采用線性和非線性擬合的方法分析了單... 

【文章來源】：長安大學(xué)陜西省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及選題依據(jù)
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 雷達(dá)衛(wèi)星的發(fā)展進(jìn)程
        1.2.2 地表參數(shù)反演研究進(jìn)展
        1.2.3 干旱-半干旱區(qū)研究進(jìn)展
    1.3 論文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 原理與方法
    2.1 極化雷達(dá)基本理論
        2.1.1 散射理論
        2.1.2 極化分解理論
        2.1.3 極化參數(shù)
    2.2 AIEM模型
    2.3 Oh模型
    2.4 地表參數(shù)
第三章 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)處理
    3.1 研究區(qū)概況
    3.2 野外考察及采樣
    3.3 影像預(yù)處理
第四章 極化參數(shù)和土壤水分的響應(yīng)關(guān)系
    4.1 AIEM模型反演地表土壤水分
        4.1.1 模型的建立
        4.1.2 土壤水分反演
    4.2 極化參數(shù)和土壤水分的關(guān)系
        4.2.1 熵和土壤水分
        4.2.2 反熵和土壤水分
        4.2.3 α角和土壤水分
        4.2.4 ERD和土壤水分
    4.3 極化參數(shù)和土壤水分的響應(yīng)
        4.3.1 單極化參數(shù)和土壤水分的響應(yīng)
        4.3.2 多極化參數(shù)和土壤水分的響應(yīng)
        4.3.3 組合極化參數(shù)和土壤水分的響應(yīng)
    4.4 討論與小結(jié)
第五章 極化參數(shù)和地表粗糙度的響應(yīng)關(guān)系
    5.1 模型反演地表粗糙度
        5.1.1 AIEM模型反演地表粗糙度
        5.1.2 Oh模型反演地表粗糙度
    5.2 極化參數(shù)和地表粗糙度的關(guān)系
    5.3 極化參數(shù)和地表粗糙度的響應(yīng)
        5.3.1 單極化參數(shù)和地表粗糙度的響應(yīng)
        5.3.2 多極化參數(shù)和地表粗糙度的響應(yīng)
        5.3.3 組合極化參數(shù)和地表粗糙度的響應(yīng)
    5.4 討論與小結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論與討論
    創(chuàng)新點(diǎn)
    不足與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于新的組合粗糙度參數(shù)的土壤水分微波遙感反演[J]. 孔金玲,甄珮珮,李菁菁,楊笑天,楊晶,吳哲超.  地理與地理信息科學(xué). 2016(03)
[2]基于雷達(dá)植被指數(shù)的水土流失區(qū)植被覆蓋度估測[J]. 何海燕,凌飛龍,汪小欽,梁志鋒.  國土資源遙感. 2015(04)
[3]漢代居延水資源開發(fā)利用新探[J]. 王海.  中國歷史地理論叢. 2015(01)
[4]利用雙極化微波遙感數(shù)據(jù)反演土壤水分的新方法[J]. 余凡,李海濤,張承明,萬紫,劉江,趙穎.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2014(02)
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[8]干旱半干旱區(qū)氣候變化研究綜述[J]. 黃建平,季明霞,劉玉芝,張鐳,龔道溢.  氣候變化研究進(jìn)展. 2013(01)
[9]地表粗糙度參數(shù)化研究綜述[J]. 江沖亞,方紅亮,魏珊珊.  地球科學(xué)進(jìn)展. 2012(03)
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博士論文
[1]基于遙感與DEM的“吉蘭泰—河套”古大湖重建研究[D]. 楊麗萍.蘭州大學(xué) 2008
[2]基于IEM的多波段、多極化SAR土壤水分反演算法研究[D]. 李森.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2007
[3]基于ERS散射計(jì)數(shù)據(jù)的青藏高原土壤水分估算方法研究[D]. 王建明.中國科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所） 2005

碩士論文
[1]額濟(jì)納旗嘎順諾爾湖泊沉積記錄的近千年來環(huán)境變化[D]. 王君蘭.蘭州大學(xué) 2012
[2]基于散射特性和空間相關(guān)特性的高分辨率SAR圖像地物分類算法及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 吳長朋.上海交通大學(xué) 2012
[3]GIS和RS在鹽湖動(dòng)態(tài)變化研究中的應(yīng)用[D]. 閆立娟.中國地質(zhì)科學(xué)院 2010
[4]多極化、多角度SAR土壤水分反演算法研究[D]. 任鑫.中國科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所） 2004



本文編號：3640469