發(fā)布時間：2018-05-07 11:36

  本文選題：極化SAR + 沙地　； 參考：《內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：內(nèi)蒙古草原是我國北方重要的生態(tài)屏障,生態(tài)環(huán)境極為脆弱。由于人類活動和氣候變化的影響,導(dǎo)致內(nèi)蒙古草原荒漠化越來越嚴(yán)重。草原荒漠化不僅會對我國的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生負(fù)面作用,而且也會對我國北方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響。所以,對內(nèi)蒙古草原荒漠化進(jìn)行監(jiān)測是十分必要的。內(nèi)蒙古渾善達(dá)克沙地是監(jiān)測內(nèi)蒙古草原荒漠化的典型區(qū)域,土壤含水量是監(jiān)測草原荒漠化的重要因素之一。因此,研究利用極化SAR反演大尺度內(nèi)的沙地土壤含水量,對內(nèi)蒙古草原荒漠化的監(jiān)測具有重要意義。本論文的主要研究成果包括以下幾個方面:(1)針對基于H-α和Wishart的分類方法存在的沙地地物與散射機理不對應(yīng)的問題,研究了一種基于決策樹和Wishart分類器的極化SAR圖像分類方法。使用該方法對渾善達(dá)克沙地研究區(qū)的極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,分類結(jié)果說明了沙地地物的分類精度得到提高。(2)在分析Dubois模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合AIEM對自然地表的后向散射特性的仿真,研究了一種反演沙地土壤含水量的經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀Ｔ撃Ｐ筒恍枰紤]地表粗糙度,僅利用VV和HH極化的后向散射系數(shù)即可反演沙地土壤含水量,該模型解決了Dubois模型反演沙地土壤含水量過高的問題。使用該模型對來自渾善達(dá)克沙地極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,反演結(jié)果證明了該模型的有效性。最后,結(jié)合本文研究的基于決策樹和Wishart分類器的分類方法與本文研究的沙地土壤含水量經(jīng)驗?zāi)Ｐ?發(fā)展了一種沙地土壤含水量反演算法。
[Abstract]:Inner Mongolia grassland is an important ecological barrier in the north of China, and the ecological environment is extremely fragile. Due to human activities and the impact of climate change, desertification in Inner Mongolia grassland is becoming more and more serious. Grassland desertification not only has a negative effect on the ecosystem of China, but also has an impact on the economic development of northern China. Therefore, it is necessary to monitor grassland desertification in Inner Mongolia. Hunshandake sandy land in Inner Mongolia is a typical area for monitoring grassland desertification in Inner Mongolia, and soil water content is one of the important factors in monitoring grassland desertification. Therefore, it is of great significance to study the application of polarimetric SAR to the estimation of soil moisture content in sandy land in Inner Mongolia. The main research results of this paper include the following aspects: 1) aiming at the problem that the sand objects do not correspond to scattering mechanism in the classification methods based on H- 偽 and Wishart, a polarimetric SAR image classification method based on decision tree and Wishart classifier is studied. This method is used to classify the polarized SAR data of Hunshandak sandy land. The classification results show that the classification accuracy of sandy land objects has been improved. (2) based on the analysis of Dubois model, combining with the simulation of backscattering characteristics of natural surface by AIEM, An empirical model for retrieving soil moisture in sandy land was studied. The model does not need to consider the surface roughness and can only use the backscattering coefficients of VV and HH polarization to estimate the soil moisture content of sandy land. The model solves the problem of high soil moisture content in sandy land by Dubois model. The model is used to process the polarized SAR data from Hunshandak sandy land. The inversion results show that the model is effective. Finally, combining the classification method based on decision tree and Wishart classifier and the empirical model of soil moisture in sandy land studied in this paper, an inverse algorithm of soil moisture content in sandy land is developed.
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S812.2;TN958

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1856762