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极化干涉雷达遥感机制及作用
被引量：
17
1
作者
郭华东
李新武
+1 位作者
王长林
李震
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期401-405,共5页
极化干涉SAR是目前雷达遥感的前沿领域,它是集极化SAR和干涉SAR于一体的新型对地观测技术。通过对极化干涉的基本原理和物理机制、极化干涉SAR的数据处理及与常规于涉SAR数据处理的区别,以及极化干涉SAR当前的几个热点应用研究领域进行...
极化干涉SAR是目前雷达遥感的前沿领域,它是集极化SAR和干涉SAR于一体的新型对地观测技术。通过对极化干涉的基本原理和物理机制、极化干涉SAR的数据处理及与常规于涉SAR数据处理的区别,以及极化干涉SAR当前的几个热点应用研究领域进行了阐述,对极化干涉SAR存在的问题也进行了讨论。
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关键词
目标分解理论
反演
数字高程模型
DEM
数据处理
极化干涉雷达遥感机制
下载PDF
职称材料
基于多频率极化SAR影像的洪河国家级自然保护区植被信息提取
被引量：
3
2
作者
付波霖
李颖
+4 位作者
张柏
何宏昌
高二涛
范冬林
杨高
《湿地科学》
CSCD
北大核心
2019年第2期199-209,共11页
植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synt...
植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标分解理论,提取了该保护区不同波长的极化分解参数和特征参量,整合为多源极化SAR数据集,利用多尺度迭代分割算法和Random Forest机器学习算法,构建了研究区中植被的遥感识别模型,实现了对研究区中植被的高精度分类,并对比分析了不同频率SAR数据集在植被识别精度上的差异。研究结果表明,利用整合PALSAR和Radarsat-2极化数据集,获取的植被遥感分类结果的总体分类精度为86.77%,比利用PALSAR极化数据集的分类结果精度提高了15%,但是其与利用Radarsat-2极化数据集的分类结果精度差异不显著;浅水草本沼泽的生产精度达到了90.91%,深水草本沼泽的用户精度为90.63%;C-band PALSAR数据比L-band PALSAR数据更适用于高精度识别洪河国家级自然保护区中的植被。
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关键词
植被
沼泽
SAR
极化目标分解理论
多尺度迭代分割算法
洪河国家级自然保护区
原文传递
题名
极化干涉雷达遥感机制及作用
被引量：
17
1
作者
郭华东
李新武
王长林
李震
机构
中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期401-405,共5页
基金
国家自然科学基金重点项目"新型成像雷达对地观测机理与地物识别"(49989001)
中国科学院知识创新工程重点方向项目(KZCX2-312)。
文摘
极化干涉SAR是目前雷达遥感的前沿领域,它是集极化SAR和干涉SAR于一体的新型对地观测技术。通过对极化干涉的基本原理和物理机制、极化干涉SAR的数据处理及与常规于涉SAR数据处理的区别,以及极化干涉SAR当前的几个热点应用研究领域进行了阐述,对极化干涉SAR存在的问题也进行了讨论。
关键词
目标分解理论
反演
数字高程模型
DEM
数据处理
极化干涉雷达遥感机制
Keywords
polarimetric
SAR
interferometry
coherent
optimization
target
decomposition
theory
mechanism
parameter
inversion,
DEM
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于多频率极化SAR影像的洪河国家级自然保护区植被信息提取
被引量：
3
2
作者
付波霖
李颖
张柏
何宏昌
高二涛
范冬林
杨高
机构
桂林理工大学测绘地理信息学院
中国科学院湿地生态与环境重点实验室中国科学院东北地理与农业生态研究所
出处
《湿地科学》
CSCD
北大核心
2019年第2期199-209,共11页
基金
国家自然科学基金项目(41801071)
广西自然科学基金项目(2018GXNSFBA281015)
桂林理工大学科研启动基金项目(GUTQ DJJ2017096)资助
文摘
植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标分解理论,提取了该保护区不同波长的极化分解参数和特征参量,整合为多源极化SAR数据集,利用多尺度迭代分割算法和Random Forest机器学习算法,构建了研究区中植被的遥感识别模型,实现了对研究区中植被的高精度分类,并对比分析了不同频率SAR数据集在植被识别精度上的差异。研究结果表明,利用整合PALSAR和Radarsat-2极化数据集,获取的植被遥感分类结果的总体分类精度为86.77%,比利用PALSAR极化数据集的分类结果精度提高了15%,但是其与利用Radarsat-2极化数据集的分类结果精度差异不显著;浅水草本沼泽的生产精度达到了90.91%,深水草本沼泽的用户精度为90.63%;C-band PALSAR数据比L-band PALSAR数据更适用于高精度识别洪河国家级自然保护区中的植被。
关键词
植被
沼泽
SAR
极化目标分解理论
多尺度迭代分割算法
洪河国家级自然保护区
Keywords
vegetation
marsh
SAR
polarimetric
target
decomposition
theory
multi-scale
iterative
segmentation
algorithm
Honghe
National
Nature
Reserve
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
极化干涉雷达遥感机制及作用
郭华东
李新武
王长林
李震
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
17
下载PDF
职称材料
2
基于多频率极化SAR影像的洪河国家级自然保护区植被信息提取
付波霖
李颖
张柏
何宏昌
高二涛
范冬林
杨高
《湿地科学》
CSCD
北大核心
2019
3
原文传递
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