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Multi-polarized radarsat-2 satellite sensor in assessing forest vigor from above ground biomass

Journal of Forestry Research 2018年第4期29卷 1127-1133页

作者： Suman Sinha Abhisek Santra Laxmikant Sharma C.Jeganathan Mahendra Singh Nathawat Anup Kumar Das Shiv Mohan Department of Civil Engineering Haldia Institute of Technology Department of Environmental Science Central University of Rajasthan NH 8 Department of Remote Sensing Birla Institute of Technology School of Sciences Indira Gandhi National Open University(IGNOU) Department of Space Space Application Centre(ISRO)Government of India PLANEX Physical Research LaboratoryThaltej Campus

Accurate estimates of forest biomass are increasingly important in relation to sequestration of carbon by forest trees. Satellite remote sensing is a useful tool for biomass estimation and monitoring of forest ecological processes. Microwave synthetic aperture radar （SAR） can increase the accuracy of estimations of forest biomass in comparison to optical remote sensing, due to the unique capacities of SAR, including high penetrability, volumetric scattering, interaction with surface roughness, and dielectric property. We studied the potential of multi-polarized C-band radarsat-2, a SAR technology, with HH, HV and VV polarization for estimating biomass of moist tropical Indian forest. Backscatter values are correlated with fieldbased biomass values and axe regressed to generate models for estimating biomass. HH polarization provided maximum information regarding tree biomass. A coefficient of determination of 0.49 was calculated for HH polarized C-band image with in situ measurements. An exponential model was proved to be best suited for estimating forest biomass. Correlation of 0.62 and RMSE of 24.6 t ha-1 were calculated for the relationship between estimated and predicted biomass values for the best fit model. The aver- age absolute accuracy of the model was 61%, while Willmott＇s index of agreement was 0.87. Results suggest that most of the biomass of the area ranged within 70 t ha-1 a probably due to the saturation of C-band around 60-70 t ha-1 for tropical forests.

关键词： SAR radarsat-2 Polarization BiomassREDD

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Evaluation of radarsat-2 quad-pol SAR time-series images for monitoring groundwater irrigation

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International Journal of Digital Earth 2019年第10期12卷 1177-1197页

作者： Amit Kumar Sharma Laurence Hubert-Moy Buvaneshwari Sriramulu M.Sekhar Laurent Ruiz S.Bandyopadhyay Shiv Mohan Samuel Corgne Univ Rennes UMR LETG CNRSRennesFrance Indo-French Cell for Water Science Indian Institute of ScienceBangaloreIndia Department of Civil Engineering Indian Institute of ScienceBangaloreIndia UMR 1069 SAS INRAAgro-campus OuestRennesFrance Géosciences Environnement Toulouse Universitéde ToulouseCNRSIRDToulouseFrance EOS Indian Space Research OrganizationBangaloreIndia PLANEX Physical Research LaboratoryAhmedabadIndia

Groundwater assists farmers to irrigate crops for fulfilling the crop-water *** agriculture system is characterized by three cropping seasons known as Kharif(monsoon),Rabi(post-monsoon)and summer(pre-monsoon).In tropical countries like India,monitoring cropping practices using optical remote sensing during Kharif and Rabi seasons is constraint due to the cloud cover,which can be well addressed by microwave remote *** the proposed research,the strength of C-band polarimetric Synthetic Aperture Radar(SAR)time series images were evaluated to classify groundwater irrigated croplands for the Kharif and Rabi cropping seasons of the year *** present study was performed in the Berambadi experimental watershed of Kabini river basin,southern peninsular India.A total of fifteen polarimetric variables were estimated includes four backscattering coefficients(HH,HV,VH,VV)and eleven polarimetric indices for all radarsat-2 SAR *** cumulative temporal sum(seasonal and dual-season)of these parameters was supervised classified using Support Vector Machine(SVM)classifier with intensive ground observation *** results using the best equation(highest accuracy and kappa)shows that the Kharif,Rabi and irrigated double croplands are respectively 9.58 km2(20.6%),16.14 km2(34.7%)and 6.22 km2(13.4%)with a kappa coefficient respectively 0.84,0.74 and 0.94.

关键词： radarsat-2 Synthetic Aperture Radar Polarimetric Indices Irrigated Cropland Support Vector Machine Classifier Kabini Critical Zone Observatory

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Water resource applications with radarsat-2-a preview

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International Journal of Digital Earth 2008年第1期1卷 130-147,I0009页

作者： B.Brisco R.Touzi J.J.van der Sanden F.Charbonneau T.J.Pultz M.D’Iorio Canada Centre for Remote Sensing 588 Booth St.OttawaCanada Geological Survey of Canada 615 Booth St.OttawaCanada

Fresh water is arguably the most vital resource for many aspects of a healthy and stable *** the extent of surface water enables resource managers to detect perturbations and long term trends in water availability,and set consumption guidelines *** end-users of water-related observations are numerous and reflect society as a *** encompass scientists and managers at all levels of government,aboriginal groups,water/power utility managers,farmers,planners,engineers,hydrologists,medical researchers,climate scientists,recreation enthusiasts,public school to postgraduate students,many special interest groups and the general *** data and analyses generate information products that benefit water resources planning and management,engineering design,plant operations,navigation activities,health research,water quality assessments and ecosystem *** well,they serve as inputs for flood and drought warnings and weather and climate prediction *** data in general,and radarsat in particular,are very good for detecting open surface water and have been used operationally for flood monitoring in many *** radar data archives now exist to analyse seasonal,annual and decadal trends,in order to attain a better understanding of the freshwater *** data are also useful for wetland classification and soil moisture *** the increasing pressure on water resources,both from a quality as well as a quantity perspective,the need will continue to increase for reliable ***-2 has several innovations that will enhance the ability to provide useful information about water *** paper provides an overview of the use of radar in general,and radarsat-2 in particular,for the generation of information products useful to water resource managers.

关键词： flooding water resources wetlands SAR applications radarsat-2

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基于高分一号与radarsat-2的鄱阳湖湿地植被叶面积指数反演

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红外与毫米波学报 2016年第3期35卷 332-340页

作者：许涛廖静娟沈国状王娟杨晓慧王蒙中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094 中国科学院大学北京100049 中国农业科学院农田灌溉研究所河南新乡453002

叶面积指数(LAI)是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标.根据鄱阳湖湿地植被生长密集、LAI动态范围大的特点,针对雷达数据的复杂散射机制,利用Freeman-Durden极化分解技术,定义了一种雷达植被指数,并考虑光学植被指数的饱和性,尝试将光... 详细信息

叶面积指数(LAI)是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标.根据鄱阳湖湿地植被生长密集、LAI动态范围大的特点,针对雷达数据的复杂散射机制,利用Freeman-Durden极化分解技术,定义了一种雷达植被指数,并考虑光学植被指数的饱和性,尝试将光学植被指数和雷达植被指数相结合,构建融合植被指数来估算植被LAI.通过实测数据和理论模型模拟数据与LAI的相关性分析,表明融合植被指数能有效地提高与LAI的相关性.利用融合植被指数、光学植被指数、雷达植被指数与LAI构建最佳拟合模型得出:光学微波融合植被指数能更准确地估算鄱阳湖湿地植被LAI.

关键词：融合植被指数叶面积指数高分一号 radarsat-2 Freeman-Durden极化分解鄱阳湖湿地

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基于radarsat-2全极化数据反演周期性地表土壤湿度

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农业工程学报 2013年第17期29卷 72-79页

作者：尹楠姜琦刚孟治国李远华吉林大学地球探测科学与技术学院长春130026 吉林建筑大学测绘与勘查工程学院长春130118

土壤湿度是农作物估产和旱情监测的关键参量。目前常用的土壤湿度反演模型都建立在随机粗糙地表条件下,对周期性垄行结构的土壤并不适用。基于radarsat-2全极化数据和野外实测数据,分析了交叉极化(vh)后向散射系数对垄行方位角无明显响... 详细信息

土壤湿度是农作物估产和旱情监测的关键参量。目前常用的土壤湿度反演模型都建立在随机粗糙地表条件下,对周期性垄行结构的土壤并不适用。基于radarsat-2全极化数据和野外实测数据,分析了交叉极化(vh)后向散射系数对垄行方位角无明显响应;同极化(hh,vv)对方位角的响应为余弦函数,但在方位角为90o±2o位置易出现偏离曲线的异常高亮度值。通过雷达影像上采样点的实测值和Oh模型推算的理论值,拟合得到周期性地表和随机地表之间的误差函数,进而对同极化影像进行纠正。纠正后的同极化比(p)去除了方位角和异常值的影响,交叉极化比(q)受到异常值的影响。通过Oh模型中的p和vh对研究区的地表参数进行反演,17个检验点的验证结果表明,预测的土壤湿度平均相对误差为11.13%,标准差为0.0256cm3/cm3;预测的均方根高度平均相对误差为13%,标准差为0.1315cm。结果与随机粗糙地表土壤湿度和均方根高度的反演精度相当,证明了该模型的有效性。

关键词：土壤湿度模型雷达图像周期性地表 radarsat-2

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A method to obtain soil-moisture estimates over bare agricultural fields in arid areas by using multi-angle radarsat-2 data

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Research in Cold and Arid Regions 2018年第2期10卷 145-150页

作者： JunZhan Wang JianJun Qu LiHai Tan KeCun Zhang Dunhuang Gobi and Desert Ecology and Environment Research Station Northwest Institute of Eco-Environment and Resources Chinese Academy of Sciences

Soil moisture is an important parameter for agriculture, meteorological, and hydrological studies. This paper focuses on soil-moisture estimation methodology based on the multi-angle high-and low-incidence-angle mode radarsat-2 data obtained over bare agricultural fields in an arid area. Backscattering of the high-and low-incidence angles is simulated by using AIEM(advanced integral equation model), with the surface-roughness estimation model built based on the simulated data. Combining the surface-roughness estimation model with the backscattering model of the low-incidence-angle mode, a soil-moisture estimation method is put forward. First, the natural logarithm(ln) of soil moisture was obtained and then the soil moisture calculated. Soil moisture of the study area in Dunhuang, Gansu Province, was obtained based on this method; a good agreement was observed between the estimated and measured soil moisture. The coefficient of determination was 0.85, and the estimation precision reached 4.02% in root mean square error(RMSE). The results illustrate the high potential of the approach developed and radarsat-2 data to monitor soil moisture.

关键词： radarsat-2 bare soil soil moisture

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radarsat-2/SAR和MODIS数据联合反演黄土高原地区植被覆盖下土壤水分研究

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遥感技术与应用 2015年第5期30卷 860-867页

作者：胡蝶郭铌沙莎王丽娟中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室甘肃兰州730020

以黄土高原半干旱区定西为试验区,利用radarsat-2/SAR和MODIS数据,将由MODIS NDVI估算的植被含水量（VWC）应用到微波散射Water-Cloud模型中校正植被的影响。采用交叉极化（VV/VH）组合方案对植被覆盖下土壤水分的反演进行初步探讨,结... 详细信息

以黄土高原半干旱区定西为试验区,利用radarsat-2/SAR和MODIS数据,将由MODIS NDVI估算的植被含水量（VWC）应用到微波散射Water-Cloud模型中校正植被的影响。采用交叉极化（VV/VH）组合方案对植被覆盖下土壤水分的反演进行初步探讨,结果表明：在植被影响校正前,模型反演土壤水分值出现明显低估现象;校正植被影响后,相关系数R由0.13提高到0.44,且通过α=0.01的显著性检验,标准差SD由5.02降低到4.30,有效提高了模型反演土壤水分的准确度。卫星反演的研究区土壤含水量大部分介于10%~30%之间,与实地考察情况一致,较好地反映出区域土壤湿度分布信息。表明,光学和微波协同遥感反演对于提高农田土壤水分遥感反演精度具有较大的应用潜力。

关键词： radarsat-2 SAR MODIS 植被 Water-Cloud模型土壤水分

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基于改进水云模型和radarsat-2数据的农田土壤含水量估算

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农业工程学报 2016年第22期32卷 146-153页

作者：杨贵军岳继博李长春冯海宽杨浩兰玉彬北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

为了直接将雷达遥感中"水云模型"进行反演应用,该研究将"水云模型"中植被参数改为雷达植被指数,利用全极化数据直接支持遥感反演土壤含水量,无需遥感反演植被参数输入。改进模型为利用雷达遥感结合"水云模型"进行土壤含水量监测提供了... 详细信息

为了直接将雷达遥感中"水云模型"进行反演应用,该研究将"水云模型"中植被参数改为雷达植被指数,利用全极化数据直接支持遥感反演土壤含水量,无需遥感反演植被参数输入。改进模型为利用雷达遥感结合"水云模型"进行土壤含水量监测提供了一种高效便捷方法。基于radarsat-2全极化数据对冬小麦覆盖的农田土壤含水量进行估算,利用2014年在陕西杨凌区获取的4个生育期内radarsat-2卫星数据及同步田间测量108组冬小麦农田土壤含水量地面测量数据进行模型参数校正和精度验证。验证结果精度为:改进的雷达植被指数模型>原叶面积指数模型(实测叶面积指数验证)>原叶面积指数模型(光学遥感反演叶面积指数验证),且改进的雷达植被指数模型可以在多个生育期内对农田土壤含水量进行监测。

关键词：土壤水分植被水云模型 radarsat-2 冬小麦叶面积指数

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radarsat-2数据处理方法研究及其在地面沉降中的应用——以阜阳地区为例

Radarsat-2数据处理方法研究及其在地面沉降中的应用——以阜阳地...

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作者：匡薇中国地质大学（北京）

学位级别：硕士

地面沉降是世界范围内较为普遍的地质灾害，它已成为我国重要的地质灾害之一，严重影响我国经济社会可持续发展。而合成孔径雷达差分干涉测量技术(DnSAR)可测量微小的地表形变，具有传统方法所不具备的全天时、全天候、高速度、低成本... 详细信息

地面沉降是世界范围内较为普遍的地质灾害，它已成为我国重要的地质灾害之一，严重影响我国经济社会可持续发展。而合成孔径雷达差分干涉测量技术(DnSAR)可测量微小的地表形变，具有传统方法所不具备的全天时、全天候、高速度、低成本、广覆盖等优势，是国内外地表形变信息提取的重要手段。为解决传统的DnSAR技术处理长时间序列SAR影像耗时长、效率低并且目视程度高、智能度低以及radarsat-2数据轨道参数不能正确估计等问题。论文针对DnSAR处理方法中的三个方面进行深入研究，包括SAR干涉对的优化选取方法、radarsat-2影像的空间基线误差去除方法以及基于趋势分析的沉降信息识别方法。并基于差分干涉技术中的“二轨法”模式，采用30m分辨率的radarsat-2数据快速而准确地提取了安徽阜阳地区的地面沉降信息，其结果与实际相符。成果如下： (1)基于聚类分析原理并采用随季节变化的优化时间因子可有效选出合适的SAR干涉对，为后续数据处理奠定了较好的数据基础;(2)提出了radarsat-2影像的空间基线误差去除方法，该方法通过对差分干涉图先进行相位解缠，再针对感兴趣区进行二次曲面拟合，有效去除了radarsat-2影像的空间基线误差，使得radarsat-2影像定量提取沉降信息成为可能;(3)研究认为，趋势分析方法可快速而准确地识别沉降信息，且该方法在判断沉降真伪、沉降性质及沉降范围方面展现出强劲优势;(4)采用radarsat-2数据，基于差分干涉技术中的“二轨法”模式并将上述研究方法应用于安徽阜阳地区的沉降信息提取，取得较好应用效果。

关键词： radarsat-2 地面沉降干涉对基线误差趋势分析

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radarsat-2数据在干旱区盐渍地信息提取中的应用

RADARSAT-2数据在干旱区盐渍地信息提取中的应用

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作者：韦建波新疆大学

学位级别：硕士

土壤盐渍化是当今世界上土地荒漠化和土地退化的主要类型之一,是干旱、半干旱地区由于不合理的人类活动和脆弱生态环境的共同作用而引起的土地退化。全球约有9.52×108 km2土地受到不同程度的盐渍化,占地球陆地面积的7.26%,土壤盐渍化... 详细信息

土壤盐渍化是当今世界上土地荒漠化和土地退化的主要类型之一,是干旱、半干旱地区由于不合理的人类活动和脆弱生态环境的共同作用而引起的土地退化。全球约有9.52×108 km2土地受到不同程度的盐渍化,占地球陆地面积的7.26%,土壤盐渍化已成为一个世界性问题。在当今土地资源极其缺乏,粮食安全问题席卷全球各个角落的情况下,农业的耕地安全问题成为了一个极其重要的问题。在我国有大量土地受到不同程度的盐碱化影响,耕地资源及其后备资源受到了严重的威胁,保护耕地及其后备资源刻不容缓。因而了解土壤盐渍化现状成为了不可避免的问题。在大量盐渍化土壤存在的条件下,利用传统技术手段很难快速、准确的获取盐渍地的相关信息,遥感及其技术具有实时、快速、宏观的特点,能够快速获取盐渍地宏观范围的分布、变化及其趋势,因而成为了盐渍地信息提取的重要手段。由于可见光、红外遥感具有一定局限性,因而具有全天时、全天候以及一定穿透性等特性的雷达遥感技术成为了快速、大范围盐渍地信息提取的新技术、新手段。本文利用最新的雷达数据——加拿大radarsat-2数据,以渭-库绿洲为例,研究基于radarsat-2数据的盐渍地信息提取方法。首先以2008年9月14日四极化图像为数据源,对原始图像进行处理,获取了四极化后向散射系数图像,并通过GPS获取的样点位置信息,获取样点后向散射系数,分析样点后向散射系数数据与同时相样点的土壤盐分含量数据,发现原始的后向散射系数图像是很难直接区分不同盐分含量的土壤。因此,我们逐个分析了四个极化组合特征数据,找出能够提取盐渍地信息的极化组合特征。从众多的极化组合特征中,我们发现极化盐分指数PSI（即（HV2-HH2）/（HV2+HH2））能够反映土壤盐分含量的大小,表征土壤盐渍化的严重程度,可作为计算机自动分类的单一特征值数据;其他极化组合特征或多或少能够区分某种盐渍化程度的盐渍地,充分利用这些极化组合特征应该可以区分不同程度的盐渍地。其次,对2008年9月10日的二极化图像进行处理,获取了二极化后向散射系数图像,计算了基于二极化数据的极化盐分指数,并分别对盐分指数图像,原始二极化图像,原始二极化图像复合某个极化组合特征图像以及原始二极化图像复合极化盐分指数图像和某个极化组合特征图像进行分类。通过分类精度评价,我们发现基于极化盐分指数的盐渍地信息提取精度能够满足要求,仅仅利用原始图像很难直接提取各种盐渍地信息,充分利用多种极化组合特征可以提高提取的精度,在众多的极化组合而在中,极化盐分指数在提取精度的贡献上最大。因此,在利用radarsat-2数据进行盐渍地信息提取时可以有两种方法:（1）计算极化盐分指数,依据极化盐分指数进行计算机自动分类;（2）利用多个极化组合特征,根据不同程度盐渍地在不同极化组合特征上的不同表现进行分类,从而达到提取盐渍地的信息。在此,我们也对对四极化图像进行分类,发现3.125米分辨率的高分辨率雷达图像在提取盐渍地信息上效果很差,可能的原因是高分辨率图像上噪声比较多。当我们对3.125米分辨率的高分辨率图像重采样成12.5米分辨率时,对盐渍地信息提取的精度得到了很大的提高。由此可见,甚高分辨率的雷达数据并不一定适合盐渍地信息的提取,只有合适分辨率的雷达数据才能有利于盐渍地信息的提取。综上所述,利用radarsat-2数据能够有效地提取干旱区盐渍地信息。不管利用极化盐分指数还是多种极化组合特征数据都能够提取盐渍地信息,而极化盐分指数有益于盐渍地信息的提取。而甚高分辨率的雷达图像并不一定适合干旱区盐渍地信息的提取,合适的分辨率有利于盐渍地信息的提取,如12.5米分辨率的雷达图像。

关键词： radarsat-2 后向散射盐渍化干旱区渭-库绿洲

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