基于極化干涉SAR植被高度的反演
發(fā)布時(shí)間:2023-03-05 19:01
極化干涉SAR是將干涉SAR技術(shù)和極化SAR技術(shù)結(jié)合在一起,將極化SAR獲取目標(biāo)散射特性的能力與干涉SAR獲取目標(biāo)散射體空間分布的能力集于一身。極化干涉SAR技術(shù)提高傳統(tǒng)的干涉SAR的測(cè)量精度,同時(shí)能夠更好的獲取目標(biāo)散射機(jī)理。極化干涉SAR技術(shù)利用全極化數(shù)據(jù),通過(guò)相關(guān)矩陣特征分解技術(shù)可以明顯提高地表參數(shù)反演精度,從而為獲取高精度數(shù)字高程信息提供了可能。本文研究了極化干涉SAR地表植被高度反演方法,同時(shí)對(duì)極化相干層析算法進(jìn)行詳細(xì)的研究,主要工作如下:(1)分析了極化干涉SAR不同極化狀態(tài)的散射機(jī)制特性及其對(duì)植被區(qū)域反演的敏感性,研究了極化干涉相干系數(shù)最優(yōu)化;同時(shí)深入分析了ESPRIT算法散射相位中心估計(jì),并通過(guò)模擬數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn):基于ESPRIT算法能夠較好的估計(jì)出植被冠層和地表相位中心,實(shí)現(xiàn)了植被散射體相位中心的分離。(2)研究了相位相干融合反演算法,該算法利用復(fù)相干幅度反演算法彌補(bǔ)DEM差分算法,有效的減小ESPRIT算法中去極化等因素對(duì)高度估計(jì)的影響。在DEM差分算法中,主要針對(duì)地表相位極化模式的選擇和相位跳變進(jìn)行研究,實(shí)驗(yàn)表明:經(jīng)過(guò)中值濾波處理后,HH-VV...
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 選題背景與意義
1.2 極化干涉SAR國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 極化合成孔徑雷達(dá)干涉技術(shù)
2.1 極化合成孔徑雷達(dá)的基本理論
2.1.1 電磁波的極化及其特征
2.1.2 植被區(qū)域散射機(jī)理
2.2 極化合成孔徑雷達(dá)干涉技術(shù)
2.2.1 矢量干涉
2.2.2 極化干涉復(fù)相干系數(shù)最優(yōu)化處理
第三章 極化干涉SAR散射相位中心估計(jì)
3.1 引言
3.2 相干散射模型
3.2.1 平面模型
3.2.2 體散射模型
3.2.3 地面隨機(jī)體散射模型
3.3 基于ESPRIT的散射相位中心估計(jì)
3.3.1 ESPRIT算法原理
3.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)仿真
3.3.3 ESPRIT算法結(jié)果分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 相位相干融合植被高度反演
4.1 引言
4.2 DEM差分算法
4.3 復(fù)相干幅度反演算法
4.4 相位相干融合反演算法
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 基于極化干涉層析算法植被垂直結(jié)構(gòu)分析
5.1 引言
5.2 極化相干層析算法原理
5.2.1 垂直結(jié)構(gòu)函數(shù)
5.2.2 勒讓德系數(shù)擴(kuò)展
5.3 單基線PCT算法
5.3.1 單基線PCT算法原理
5.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)及成果
5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號(hào):3756752
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 選題背景與意義
1.2 極化干涉SAR國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 極化合成孔徑雷達(dá)干涉技術(shù)
2.1 極化合成孔徑雷達(dá)的基本理論
2.1.1 電磁波的極化及其特征
2.1.2 植被區(qū)域散射機(jī)理
2.2 極化合成孔徑雷達(dá)干涉技術(shù)
2.2.1 矢量干涉
2.2.2 極化干涉復(fù)相干系數(shù)最優(yōu)化處理
第三章 極化干涉SAR散射相位中心估計(jì)
3.1 引言
3.2 相干散射模型
3.2.1 平面模型
3.2.2 體散射模型
3.2.3 地面隨機(jī)體散射模型
3.3 基于ESPRIT的散射相位中心估計(jì)
3.3.1 ESPRIT算法原理
3.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)仿真
3.3.3 ESPRIT算法結(jié)果分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 相位相干融合植被高度反演
4.1 引言
4.2 DEM差分算法
4.3 復(fù)相干幅度反演算法
4.4 相位相干融合反演算法
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 基于極化干涉層析算法植被垂直結(jié)構(gòu)分析
5.1 引言
5.2 極化相干層析算法原理
5.2.1 垂直結(jié)構(gòu)函數(shù)
5.2.2 勒讓德系數(shù)擴(kuò)展
5.3 單基線PCT算法
5.3.1 單基線PCT算法原理
5.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)及成果
5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
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本文編號(hào):3756752
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