检索结果-南通市图书馆

作者：韩彤彤西南科技大学

学位级别：硕士

矿区开采不仅会造成地表开裂、下沉,也会引起采煤沉陷区内土壤水分的变化,进而破坏土壤生产力,造成水土流失等危害。以四川省泸州市石屏矿区为研究区,在搜集资料和野外调查的基础上,利用哨兵1号数据监测矿区形变,提取矿区沉陷区,并用GNS... 详细信息

矿区开采不仅会造成地表开裂、下沉,也会引起采煤沉陷区内土壤水分的变化,进而破坏土壤生产力,造成水土流失等危害。以四川省泸州市石屏矿区为研究区,在搜集资料和野外调查的基础上,利用哨兵1号数据监测矿区形变,提取矿区沉陷区,并用GNSS实测值作趋势验证。通过Landsat8数据进行土壤水分反演,比较沉陷区与非沉陷区的水分差异,最后定量评估开采扰动对地表造成的破坏,探究开采活动对土壤水分的影响机理。文中主要研究内容及成果如下:（1）定量分析季节和时间基线对D-In SAR技术的影响。基于12组不同时间基线不同季节的差分干涉对,分析其相干性值,揭示时间基线和季节对相干性的影响。研究证明,当季节为春季和夏季,时间基线为36天,相干性最低,分别为0.286856和0.288054,此时植被最为茂盛。当季节为冬季,时间基线为12天时差分干涉对的相干性最高,为0.562701,此时地表受植被干扰相比其他季节较低。（2）基于D-In SAR技术提取2020年1月11日至2020年3月23日石屏矿区的沉陷区,并利用GNSS实测值对形变结果进行验证。监测点3、5、6、8结果均为In SAR监测形变量小于GNSS监测,趋势呈现一致性。利用D-In SAR提取的沉陷区最大沉陷值为50mm。（3）从矿区时间尺度分析土壤湿度变化,2013-2020年TVDI值整体先升高后降低,土壤湿度先降低后升高。土壤湿度水分由高到低为春季、冬季、秋季、夏季。从沉陷区和对比区的角度进行分析,在冬季,沉陷区与对比区的TVDI均值变化比为-6.9%和-18.21%,表明沉陷区的TVDI值小于对比区的TVDI值,则说明沉陷区的水分高于对比区的水分。（4）统计矿区可见裂缝数量与其形态。利用概率积分法计算11519工作面对地表的采动影响,计算结果对该工作面土地破坏程度等级表为中度破坏。从地裂缝、坡度、地陷坑探讨采煤引起的土壤湿度机理变化分析,分析了煤矿开采引起地表水分含量变化的原因。

关键词：相干性 D-InSAR 矿区沉陷区 TVDI模型水云模型概率积分法

考虑稀疏植被影响的地表土壤水分微波遥感反演

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑稀疏植被影响的地表土壤水分微波遥感反演

作者：李菁菁长安大学

学位级别：硕士

土壤水分是区域陆地水循环、碳循环以及大气循环的重要环节,影响着地表的能量平衡和物质交换。鄂尔多斯市乌审旗地处我国干旱区,这一带降水稀少,蒸散发强烈,土壤含水量低,水资源尤其珍贵。区域尺度上的土壤水分监测有助于为当地农作物... 详细信息

土壤水分是区域陆地水循环、碳循环以及大气循环的重要环节,影响着地表的能量平衡和物质交换。鄂尔多斯市乌审旗地处我国干旱区,这一带降水稀少,蒸散发强烈,土壤含水量低,水资源尤其珍贵。区域尺度上的土壤水分监测有助于为当地农作物生产、旱情防治以及生态监测等方面提供决策支持。微波遥感是当前大尺度土壤水分监测的重要技术之一,它不受天气及光照条件影响,具有全天时、全天候的特点,可以实时高效的对土壤水分信息进行大范围采集。微波遥感反演土壤水分受诸多因素影响,如雷达自身参数、地表粗糙度等,除此之外还会受到植被覆盖的影响。如何有效消除植被对微波反演土壤水分的影响一直是国内外的研究热点。本文以内蒙古鄂尔多斯市乌审旗为研究区,利用RADARSAT-2雷达数据与光学数据,对考虑稀疏植被覆盖影响的地表土壤水分反演方法开展研究,分别选取NDVI和NDWI指数通过水云模型改正植被对地表后向散射系数的影响;讨论了水云模型经验系数的取值与土壤水分反演精度的关系,确定了经验系数的最佳取值;对水云模型在本研究区反演精度不高的原因进行了探讨,结合AIEM模型,建立了改进的反演算法,将未考虑植被影响的反演算法和仅考虑有效相关长度改正、后向散射系数改正的反演算法进行精度对比,最终确定了适于研究区的土壤水分反演算法,并利用该算法反演研究区土壤水分;分析了研究区土壤含水量的分布特点及土壤水分与NDVI间的响应关系。本文主要研究成果如下:(1)利用水云模型,通过由NDVI、NDWI计算的植被含水量,可从总的地表后向散射系数中改正植被影响,且利用NDVI改正植被影响的效果优于利用NDWI的改正效果。(2)水云模型经验系数A的变化对反演精度几乎没有影响,而不同实测站点(site)经验系数B的取值不同。反演算法Mv(σvv)(1))在site 1和site 4,当B=0.02时反演精度最高,IA达到了0.928;在site 3和site 6,当B=0.03时反演精度最高,IA为0.744。(3)通过后向散射系数反演的有效相关长度的精度与极化方式和均方根高度取值有关。当均方根高度为2.0cm时,HH极化与VV极化与反演的有效相关长度的相关系数均达到最大值,其值都大于0.8。(4)不同极化方式下,土壤水分的反演精度不同。对于风沙滩地区,VV极化方式反演的土壤水分比HH极化方式反演的精度高。(5)对于风沙滩地区,本文提出的仅改正后向散射系数的反演算法具有更好的适应性,其中反演模式Mv(σvv)(1))(即利用NDVI改正植被影响的VV极化后向散射系数,与未改正植被影响的HH极化有效相关长度联合反演)更适于旱区土壤水分的反演(R=0.852,IA=0.902,RMSE=6.178%)。(6)研究区整体土壤含水量较低,土壤体积含水量主要分布在9%-19%之间。土壤含水量与NDVI呈线性拟合关系,R2=0.5809;当土壤体积含水量小于15%时,NDVI值大多低于0.3。

关键词：土壤水分水云模型 AIEM模型 RADARSAT-2 稀疏植被

主被动微波协同反演植被覆盖地表土壤水分方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

主被动微波协同反演植被覆盖地表土壤水分方法研究

作者：吴茜山东农业大学

学位级别：硕士

水是地球上最重要的资源,是人类生命存活的基本元素。土壤水分作为全球陆地自然环境生态系统中的重要组成部分,控制着陆地与大气间水热能量交换。微波遥感具有宏观、高时效和经济性的特点,且穿透性强、对水分敏感性强,适合进行土壤水分... 详细信息

水是地球上最重要的资源,是人类生命存活的基本元素。土壤水分作为全球陆地自然环境生态系统中的重要组成部分,控制着陆地与大气间水热能量交换。微波遥感具有宏观、高时效和经济性的特点,且穿透性强、对水分敏感性强,适合进行土壤水分监测,比传统的可见光和红外遥感有很大的优势。是目前对地表土壤水分进行监测最有效的手段之一。在土壤水分反演研究中,被动微波遥感对水分更为敏感,可用来反演土壤水分绝对值,而主动微波遥感对地表形态与植被类型比较敏感,常用来进行土壤水分变化相对值的估算,且其空间分辨率较高。主动和被动微波遥感各有特点,二者的联合可充分发挥各自的优势,达到优势互补的效果,特别是当有农作物覆盖在土壤表面时,主被动微波的联合反演方法能够简化土壤水分监测的过程,同时提高土壤水分估算的质量。目前,光学与微波的协同遥感技术已经受到广大研究学者的重视,现在发射的卫星基本都同时搭载着微波和光学传感器。因此,光学和微波的协同遥感成为了遥感反演地表参数的一个重要方法,两者的结合将能更准确的实现地表参数的反演,提高其反演精度,充分发挥遥感卫星的作用。本文联合了光学与微波遥感的各自优势,采用以主动、被动微波反演土壤水分模型为主,光学影像参数为辅的方法,将光学模型反演的植被参数(植被指数VI、叶面积指数LAI)输入到微波模型中,共同实现地表土壤水分的估算实验,提高土壤水分的反演精度。本研究选择地势平坦区域且植被覆盖均匀的黑河流域阿柔地区进行土壤水分的反演试验,基于此本文提出两种土壤水分反演方法:1.利用水云模型去除掉植被层含水量对土壤水分信息获取产生的影响,再结合主动微波反演方法来实现土壤水分的估算。2.在单频率、单入射角的条件下,考虑植被指数VI对土壤水分变化的影响,融合L波段辐射计地面观测数据与L波段ALOS PALSAR雷达影像数据,建立起土壤体积水分与雷达后向散射之间的关系,在不考虑土壤粗糙度影响的前提下来实现土壤水分监测。本研究的主要成果包括以下几个方面:(1)分析阿柔加密观测区农田水分的蒸发蒸腾机理,植被、土壤及粗糙度等参数对卫星雷达回波信号的散射作用机理,以及光学卫星Landsat-5影像、雷达卫星ALOS-PLASAR数据以及辐射计遥感数据的特点。并分析植被、土壤等参数对卫星雷达回波信号的散射作用机理。(2)针对观测区拥有植被覆盖,造成土壤对雷达后向散射影响的问题,通过去除土壤散射模型中植被层的散射贡献,建立了参数优化的水云模型。本文基于农作物覆盖地表的后向散射机制,利用半经验水云模型,从雷达体散射信号中扣除掉植被水分的贡献,最后,开展植被覆盖下土壤水分的高分辨率遥感反演。(3)基于PLASAR雷达数据进行主动微波反演土壤水分算法,将校正后的雷达影像及TM影像通过重采样的方法做降尺度处理,形成30m分辨率的影像数据。随后针对植被覆盖地表,分别在HH和VV极化下,建立起针对土壤的后向散射系数同土壤水分之间的线性关系,进行中分辨率下植被覆盖地表的土壤水分估算实验。(4)选择10m高分辨率的PLASAR雷达卫星数据及120m低分辨率的辐射计数据,以尺度融合为基础,考虑植被指数VI的基础上,分析三者之间的数学关系,从而建立起主被动微波联合反演30m中分辨率下的土壤水分算法,来实现大范围针对植被覆盖的土壤水分估测。(5)利用观测区中分辨率下的土壤水分实测数据,分别进行对主动微波反演土壤水分方法和主被动微波联合反演算法进行验证,并对其反演的土壤水分模拟值精度进行比较和评价。

关键词：主被动遥感土壤水分 L波段植被指数水云模型

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

青海湖流域草地生物量多源遥感协同反演研究

青海湖流域草地生物量多源遥感协同反演研究

作者：马燕青海师范大学

学位级别：硕士

生物量(biomass)是用以评价草地的生态系统结构和基本功能的一项重要的指标,也是用来研究草地的第一生产力的基础参数。草地生物量是整个草地生态系统运行的能量基础和物质来源,是研究生产力(productivity)、净初级生产力(net primary p... 详细信息

生物量(biomass)是用以评价草地的生态系统结构和基本功能的一项重要的指标,也是用来研究草地的第一生产力的基础参数。草地生物量是整个草地生态系统运行的能量基础和物质来源,是研究生产力(productivity)、净初级生产力(net primary productivity,NPP)的基础[1]。植被的生物量是表征某种生态系统,它能够获取的能量的一种潜在的能力,它对这种生态系统的基本功能与生态系统结构等都有一定的重要意义,也是用来反映某个研究区域的生态环境状况特征的一项重要的指标。某个研究区域的植被生长的情况,可以用来得知这个研究区域的生态环境状况的好与坏。但是,某个研究区域的土壤水分含量,在某种程度上制约着植被的生长状况及特征。然而,土壤水分含量作为陆地表面的一个重要的参数来说,它深刻影响着某个研究区域的气象与气候、能力的平衡、全球水循环的变化。基于光学遥感影像数据的植被指数与草地地上生物量建立的遥感估算模型,是通过一定的相关关系分析方法,拟合出适合于本研究区的草地地上生物量的统计回归模型,并且,以该模型作为依据,用来反演估算草地地上生物量,进而实现实时性、动态性监测大面积的草地资源。随着遥感平台的不断发展,利用合成孔径雷达(SAR)数据进行生物量的反演估算,已经在草地生态状况研究的领域内成为一个比较新颖的研究课题。然而,作为一个新型的遥感平台,SAR数据具备了全天时、全天候的优点,并且不会受到气候等因素的影响,还具备了很强的穿透地表的能力,是草地生态系统研究领域中极其重要的一个遥感数据信息源,能够准确地、快捷地反映出草地的生态环境状况。因此,本文着重采用青海湖流域的草地生态环境要素的主被动遥感协同的反演技术,建立出适合青海湖流域草地生物量的反演方法,为多时间多空间尺度上的生态环境要素的反演提供了理论和方法支持。本研究将青海湖流域作为研究区域,将青海湖流域的草地地上生物量作为一个重要的研究对象,并在青海湖流域的各种草地类型的草地样方实地观测数据的基础上,分别采用被动光学遥感数据与主被动遥感数据对研究区草地地上生物量进行反演估算,并且选取部分的实测数据来进行模型精度验证和评价。通过该研究,得到了以下初步的结论:1、在土壤条件植被指数(SAVI)研究中,当L=0.5时,S/N达到了最大值,随后便逐渐减小,故青海湖流域草地最佳L取值为0.5。2、基于被动光学遥感数据的生物量反演模型对于不同的植被指数来说,基于SAVIL=0.5的统计回归模型的判定系数均高于基于NDVI的统计回归模型的判定系数。对于不同的统计回归模型来说,基于Landsat 8 OLI、MODIS光学遥感影像的NDVI、SAVIL=0.5与实测生物量建立的三次多项式模型的判定系数均高于一元线性模型、对数模型、指数模型和幂函数模型。3、基于主被动遥感数据协同的生物量反演模型基于主被动遥感数据的改进后的水云模型估算的草地地上生物量与实测值的判定系数很高(R2=0.7286),散点都分布在1:1线周围,该模型反演的精度较高(RMSE=46.40g/m2)。对于不同的遥感平台来说,基于主被动遥感数据(Radarsat-2 SAR、Landsat8 OLI)的改进后的水云模型反演草地地上生物量的判定系数高于基于单数据源(Landsat 8 OLI、MODIS)的统计回归模型的判定系数。

关键词：青海湖流域草地生物量多源遥感水云模型协同反演

基于合成孔径雷达遥感影像的农作物分类及生物量反演研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于合成孔径雷达遥感影像的农作物分类及生物量反演研究

作者：贺法川吉林大学

学位级别：硕士

近年来,随着世界上各类光学及雷达卫星发射数目的快速增长,利用卫星遥感技术获取农作物的分类和生长信息逐渐成为了遥感领域的研究热点之一,在作物普查、长势监测、作物产量估计等方面都有广泛的应用。极化合成孔径雷达工作条件不受云... 详细信息

近年来,随着世界上各类光学及雷达卫星发射数目的快速增长,利用卫星遥感技术获取农作物的分类和生长信息逐渐成为了遥感领域的研究热点之一,在作物普查、长势监测、作物产量估计等方面都有广泛的应用。极化合成孔径雷达工作条件不受云雨天气和光照量的限制,能够稳定提供后向散射数据,被广泛用在对地表植被的散射特性研究之中。本文在总结国内外合成孔径雷达农作物分类和生物量反演研究成果的基础上,对吉林省长春市地区的农作物相关研究进行了深入探索,具体的研究工作和创新成果如下:(1)多时相合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)数据相比单景数据考虑了地表植被的时间变化性,可以提供更多的散射信息。研究使用C波段GF-3数据结合多时相Sentinel-1 SAR数据作为数据来源,选取中国东北长春市龙嘉镇作为实验区域,对该区域内典型农作物(大豆,水稻,玉米)进行了分类。同时结合GF-3和Sentinel-1两种SAR数据,提取了散射角、熵、各向异性(H/α/A)三种极化特征,利用支持向量机(SVM)分类器进行分类。结果表明,同时结合GF-3、Sentinel-1后向散射系数和极化特征信息,可以得到最优的分类结果,总体分类精度达到了86.95%,kappa系数为0.833。充分证明了多源多时相SAR在识别农作物方面具有明显优势。(2)考虑到光学卫星数据独特的光谱信息可以对雷达散射信息进行补充,对SAR和光学数据相结合的农作物分类进行了研究。在C波段Sentinel-1,GF-3 SAR数据的基础上,加入Sentinel-2光学卫星的红、绿、蓝、近红波段作为数据源,分别采用卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)和VGG(Visual Geometry Group)作为分类方法并对比结果。结果表明,利用CNN神经网络进行分类的总体分类准确率为90.62%,kappa系数为0.867;利用VGG神经网络进行分类的总体分类准确率为91.66%,kappa系数为0.874。证明了光学数据与SAR数据相结合更适合用于农作物类别信息的提取,可以有效提高作物分类精度。(3)极化SAR的参数和玉米生物量的积累有显著相关性,可以反演大范围的玉米生物量。传统的水云模型(WCM)依赖高精度的土壤含水量数据,实际使用中有诸多限制。本研究对水云模型进行了半经验校准,实现了玉米生物量的有效反演。通过加入由SAR极化差模拟产生的地表粗糙度参数,改善了土壤散射的表达,更准确地表达了玉米生物量与雷达后向散射系数的关系。并利用变化探测方法模拟土壤含水量,减少了测量误差和输入参数,最后得到双极化反演的加权融合结果。结果表明,无论是VV极化还是VH极化,校准后的水云模型反演结果都优于传统WCM反演。对于半经验校准后的水云模型,均方根误差(RMSE)和决定系数(R)分别为1.642kg/m和0.803,实现玉米生物量的有效反演。本文将合成孔径雷达和光学数据作为数据源,结合了光谱和雷达极化信息,完成了对中国东北地区部分农作物的分类,并利用半经验校准后的水云模型对提取出的玉米进行了全生长期的生物量反演,为以后中国东北部的农作物遥感研究提供了参考。

关键词：合成孔径雷达光学遥感农作物分类水云模型生物量反演 Sentinel-1

基于SAR图像的输电走廊含水量分布信息提取方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SAR图像的输电走廊含水量分布信息提取方法研究

作者：曾令军电子科技大学

学位级别：硕士

土壤水分不仅是植被生长和发育的物质基础,而且能够影响植被种类在不同区域的分布。土壤含水量在预测滑坡、塌方、泥石流以及地表沉降等自然灾害等方面具有重要作用,虽然平坦地区土壤含水量反演已经能够达到较高的精度,但是目前山区地... 详细信息

土壤水分不仅是植被生长和发育的物质基础,而且能够影响植被种类在不同区域的分布。土壤含水量在预测滑坡、塌方、泥石流以及地表沉降等自然灾害等方面具有重要作用,虽然平坦地区土壤含水量反演已经能够达到较高的精度,但是目前山区地形下土壤含水量反演依然是一个难题。与光学成像相比,微波遥感具有能够全天时、全天候工作的优势,不受云雨天气、光线、云层以及黑夜的影响。20世纪以来,合成孔径雷达技术取得了较大发展,多波段、多极化、多入射角数据已经能够成功获取。相对于单极化、单波段数据,多极化、多波段数据包含更多信息,利用多极化数据反演土壤含水量能够提高反演精度,简化反演算法。本文采用理论与实践相结合的方法研究土壤含水量信息提取。2015年6月,利用微波散射计测量裸土不同含水量、不同淹没比条件下的后向散射系数。通过实验数据以及AIEM模拟数据建立裸土含水量反演模型,并利用不同淹没比半淹区的后向散射系数建立裸土淹没比反演模型。并利用不同入射角测量数据对模型精度进行验证,验证结果表明利用以上模型反演土壤含水量以及半淹比例具有一定的准确性。本文研究区中存在大面积植被区域,针对该区域利用水云模型以及以上建立的裸土含水量反演模型相结合的方法建立了植被覆盖下土壤含水量反演算法。本文研究区为泸定县输电走廊区域,该区域存在地形起伏大、植被覆盖比例大等特征。雷达卫星为斜视成像系统,文中所用Radarsat-2数据中心入射角为42.5°。由于以上两个特征SAR图像中存在大面积的阴影区域,文中采用InSAR技术并参考90米分辨率DEM数据提取出10米分辨率DEM数据,采用高程矫正的办法去除SAR图像中存在的大面积阴影。文中首先对获取SAR图像的HH、VV极化数据进行多视、滤波、辐射校正、几何校正、高程矫正等处理。采用支持向量机的方法对处理后VV极化数据进行分类,去除图像中的水体以及阴影区域,分别对裸土以及植被覆盖区域采用对应算法反演出土壤含水量,得到含水量分布图。最后对输电走廊区域含水量提取精度进行分析和验证。

关键词：土壤含水量水云模型高程校正 SAR

基于Sentinel-1A数据的焦作广利灌区夏玉米土壤墒情反演方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Sentinel-1A数据的焦作广利灌区夏玉米土壤墒情反演方法研究

作者：王普郑州大学

学位级别：硕士

河南作为农业大省,省内灌区粮食产量约占全省粮食总产量的40%,准确获取灌区土壤墒情,进行精准灌溉,不仅有利于水资源的合理分配,提高灌溉用水的利用效率,更能提高粮食产量。传统监测灌区农作物土壤墒情的方法是通过监测站点检测土样,这... 详细信息

河南作为农业大省,省内灌区粮食产量约占全省粮食总产量的40%,准确获取灌区土壤墒情,进行精准灌溉,不仅有利于水资源的合理分配,提高灌溉用水的利用效率,更能提高粮食产量。传统监测灌区农作物土壤墒情的方法是通过监测站点检测土样,这种方法费事费力、效率低,浪费大量人力财力,然而微波遥感具有全天时、全天候监测等优势,在大面积、快速的反演土壤墒情方面已被广泛认可。目前主动微波遥感在反演裸土土壤墒情取得了较好的成果,对于植被覆盖区域反演精度有待进一步提高。在植被覆盖区域应用较为广泛的是水云模型,但水云模型反演精度较好的是高植被覆盖度的低矮植被,对于植被覆盖分布不均匀区域反演效果并不理想。为此本研究以水云模型为基础,联合多地表参数估算方法,同时利用AIEM模型建立多地表参数数据库,构建裸土后向散射系数与入射角、粗糙度、土壤含水量这三个地表参数的相关模型。针对水云模型在植被覆盖分布不均匀情况下反演精度低的问题,引入植被覆盖度参数,对水云模型进行修正,构建修正水云模型。经过修正的水云模型适用于植被覆盖不均匀的植被区域,修正水云模型在反演过程中也考虑了植被冠层高度以及地表粗糙度的影响。应用Sentinel-1A多极化C波段合成孔径雷达数据和Landsat-8数据对焦作广利灌区夏玉米土壤墒情进行反演,再结合25组灌区实测数据对模型进行参数校正和精度对比,以对修正水云模型反演效果进行检验。通过对比发现修正水云模型反演结果比传统水云模型反演结果相关系数平方提高0.14,均方根误差降低0.007。结果表明:修正水云模型在对夏玉米土壤墒情的反演精度明显优于传统水云模型,能够较为准确的反演焦作广利灌区夏玉米土壤墒情。

关键词： Sentinel-1A AIEM模型水云模型土壤墒情植被覆盖度

基于Sentinel-1 SAR数据的表层土壤水分遥感反演

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Sentinel-1 SAR数据的表层土壤水分遥感反演

作者：李新尧西北大学

学位级别：硕士

本研究选取宝鸡市农耕区为研究区域,充分发挥主动微波遥感在土壤水分监测中的优势,以Sentinel-1双极化合成孔径雷达影像为主要数据源,在简要阐述SAR数据反演土壤水分的理论与方法的基础上,采用适用于低矮植被覆盖地表的水云模型对研究... 详细信息

本研究选取宝鸡市农耕区为研究区域,充分发挥主动微波遥感在土壤水分监测中的优势,以Sentinel-1双极化合成孔径雷达影像为主要数据源,在简要阐述SAR数据反演土壤水分的理论与方法的基础上,采用适用于低矮植被覆盖地表的水云模型对研究区地表微波散射特征进行模拟,在校正植被散射的影响后获得VV和VH极化的土壤直接后向散射系数,最后通过三层结构的RBF神经网络构建土壤水分预测模型,实现对研究区土壤相对含水量的遥感反演。研究得到的主要结论如下:(1)利用水云模型可以较好地模拟研究区地表微波散射特征,提取的土壤后向散射系数与实测土壤水分数据具有较好的相关性。并且与VH极化相比,VV极化方式下土壤后向散射系数与实测土壤相对含水量的相关性更高。(2)在地表有植被覆盖地区,植被层对微波后向散射信号的干扰不可忽视。对于VV极化和VH极化,植被层对雷达后向散射系数的贡献平均值分别为1.68 dB和3.36dB。利用光学遥感数据估算植被含水量,将其作为水云模型的输入参数计算土壤后向散射系数,可以有效减少植被散射的影响,提高土壤后向散射系数对土壤水分的敏感性。(3)利用RBF神经网络模型预测的研究区土壤相对含水量值分布在46.08%7.54%,平均值为64.01%。土壤水分空间分布的变异系数为12.09%,总体上属于中低变异程度。土壤墒情等级以轻度干旱为主,其面积占比为68.21%。土壤相对含水量与环境因子的相关分析显示,黑垆土、塿土、新积土等土壤类型平均相对含水量较高,主要分布在研究区南部的平原、河谷地区;黄绵土、红粘土、紫色土等土壤类型平均相对含水量较低,主要分布在研究区北部的黄土丘陵区。随着地形高程和坡度上升,无干旱和轻度干旱的分布优势总体减小,而中度干旱和严重干旱的分布优势总体增加。土壤相对含水量与植被覆盖度具有一定的正相关(R=0.386)。(4)本文反演的土壤相对含水量数据与实测的土壤水分数据均方根误差为5.65%,决定系数(R)为0.649,并且与同期0.01°土壤湿度产品在空间分布上具有较好的一致性。表明基于Sentinel-1 SAR数据,利用水云模型和RBF神经网络反演的土壤相对含水量具有较高的精度,利用上述数据和方法进行农田土壤水分大范围动态监测是完全可行的。

关键词： Sentinel-1SAR 土壤水分水云模型后向散射系数 RBF神经网络

基于SAR图像的植被覆盖下土壤含水量反演方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SAR图像的植被覆盖下土壤含水量反演方法研究

作者：王东电子科技大学

学位级别：硕士

土壤含水量是地表水资源形成、转换和消耗过程中的重要参数,它在农作物估产及环境灾害监测中起着重要作用。因此对于准确、快速地得到大面积裸土和植被覆盖地表土壤含水量是国内外研究的一个重要课题之一。随着合成孔径雷达技术的不断发... 详细信息

土壤含水量是地表水资源形成、转换和消耗过程中的重要参数,它在农作物估产及环境灾害监测中起着重要作用。因此对于准确、快速地得到大面积裸土和植被覆盖地表土壤含水量是国内外研究的一个重要课题之一。随着合成孔径雷达技术的不断发展,利用多频率、多极化、多角度、可变工作模式的SAR数据对大范围内土壤水分的监测已取得了很大的进步。但是目前只是在裸土地区取得了一些较好的结果,对于植被覆盖地表来说,特别是高大植被覆盖区,还没有较好的办法消除植被因素的存在。本文首先分析了裸土和植被覆盖地表微波散射模型,然后基于AIEM模拟后向散射随土壤水分和组合粗糙度的变化得到模拟数据集,通过分析这些数据,建立了利用同极化去除粗糙度参数影响的裸土含水量反演模型。再利用水云模型去除植被覆盖区植被层对总的后向散射的影响,得到只包含裸土散射信息的后向散射系数,再结合裸土含水量反演模型,从而建立了植被覆盖地区土壤含水量反演模型。SAR图像根据应用目的的不同,其处理方法则有所不同,而其处理结果对反演算法的精度有较大影响,所以本文研究了适合土壤含水量反演的SAR预处理流程及方法。在反演土壤含水量前,先对研究区地物进行了分类,得到了裸土区、植被覆盖区以及其他区域,然后根据裸土和植被区分别使用裸土和植被覆盖区反演算法提取土壤水分。文中将反演算法应用到处理过的内蒙古达里湖研究区Radarsat-2 SAR数据得到了土壤含水量分布图,然后利用反演值与实测值进行对比分析得到总体反演精度为73.41%,反演精度满足要求,证明反演算法可用于大面积地区提取裸土和低矮植被地区土壤含水量,且以同极化组合的方式去除粗糙度对散射系数影响的方法是可行的。本文还将反演算法应用到了一幅覆盖地形起伏较大的四川茂县山区的Radarsat-2 SAR数据反演土壤水分,反演结果的总体精度为69.32%。说明虽然通过DEM对地形引起的几何畸变和辐射畸变做了校正,但是地形对后向散射的影响还没完全消除,且此地区还存在一些较高的植被,反演算法中并没考虑它们与地表间的多次散射,因此它们的影响会使反演结果精度相对达里湖研究区有所降低,所以反演算法应用于这类地形时,可从这两个方面改进来提高反演精度。

关键词：土壤含水量水云模型反演植被覆盖区 SAR

SAR影像在湿地植被地上生物量估测中的应用 ——以洪河保护区为例

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

SAR影像在湿地植被地上生物量估测中的应用 ——以洪河保护区为例

作者：叶垚首都师范大学

学位级别：硕士

湿地是主要的陆地生态系统之一,研究湿地的生态系统特征和规律有着重要的意义。运用合成孔径雷达(SAR)影像进行生物量估算,是生态学研究中较为新颖的课题。作为一种新型传感器,SAR具有全天时、全天候的特点,不受气候影响,对水反应敏感,... 详细信息

湿地是主要的陆地生态系统之一,研究湿地的生态系统特征和规律有着重要的意义。运用合成孔径雷达(SAR)影像进行生物量估算,是生态学研究中较为新颖的课题。作为一种新型传感器,SAR具有全天时、全天候的特点,不受气候影响,对水反应敏感,对地物具有一定的穿透能力,是极其重要的湿地生态水文信息源。特别是湿地水陆交界复杂的生态环境特征,雷达影像可作为与光学影像估测生物量的补充。本文以三江平原内陆沼泽湿地——洪河国家级自然保护区为例,通过2009年生长季实测采集的17个沼泽植被样方的干湿重数据,结合同一时间段内HH/VV极化下的ASAR影像、PALSAR影像和TM影像,以SAR影像不同极化的后向散射系数、TM影像的归一化植被指数(NDVI)和实测生物量干湿重数据为相关变量,建立回归模型和水云模型的拟合方程,以其余8个样方的实测值作为检验样本,对拟合方程进行精度评价,研究SAR与TM影像估测湿地生物量的差异性。研究的主要结论有：以模型拟合相关度来看,ASAR影像VV极化下线性拟合方程相关度最高,R2达0.622,以精度评价结果及生物量分布图看,则ASAR影像HH极化下的相关结果较好。从水云模型的拟合结果及精度评价结果看,各影像的拟合相关度及残差系数相差不大,但生物量分布图与实际差异较大。ASAR影像HH极化下生物量线性估测结果优于TM影像估测结果,表明雷达遥感影像在湿地生物量估测方面与光学遥感影像具有较强的互补作用。

关键词：湿地生物量 SAR 水云模型估测