利用随机森林回归进行极化SAR土壤水分反演

全极化合成孔径雷达影像能够提供地物丰富的极化信息,挖掘这些信息在地表参数反演中的作用是目前相关领域的研究趋势之一。针对冬小麦区域的不同植被覆盖情况,利用随机森林回归对常用极化特征在土壤水分反演中的重要性进行评估,并在此基础上进行特征选择,挑选优化的极化特征组合,构建了高精度的土壤水分反演模型。实验结果显示,由重要性评分较高的极化特征所组成的反演模型能得到均方根误差(root mean square error, RMSE)小于6%的反演精度,比只输入传统线极化后向散射系数的模型在不同时相、不同数据集的精度都有所提高。与支持向量回归和人工神经网络模型进行比较,利用随机森林回归进行重要性评分与土壤水分反演的效果更好。

树干圆柱体微波散射与表面粗糙度的仿真和室内观测

作为针叶、枝条和树干的单散射体模型,有限长圆柱体散射模型是微波遥感植被建模的重要基础,但针对实际树干的精确观测数据很少,建模也未考虑表面粗糙度对散射特性的影响。以三维电磁散射模拟软件FEKO和室内多角度多频率后向散射观测数据为基础,分析了树干圆柱体的散射特性,讨论了表面粗糙度对树干圆柱体雷达散射截面RCS(Radar Cross Section)的影响。研究包括:①模拟树干圆柱体RCS对圆柱体尺寸、介电常数的响应;②FEKO模拟结果与室内测量结果对比;③用简化建模和基于真实树干网格模拟的方式探讨粗糙度的影响并对两种方式进行比较。结果显示:①尺寸方面,圆柱体RCS随直径的增大逐渐增加,但植物体不同组件RCS呈现出不同的变化规律;②介电常数方面,RCS随介电常数的增加逐渐增大,在本实验模拟条件下,含水量每增加10%,介电常数约增加4,RCS约增加1 dBsm;③模拟与测量结果趋势一致,R^(2)最高为0.87,最低为0.5,但绝对值存在一定偏差,RMSE在4~6.5 dBsm之间;④树干表面粗糙度对RCS有一定影响,但与波长有关,基于真实树干网格模拟的圆柱体RCS,表面粗糙度对RCS影响程度为:X>C>S波段,且简化建模的方式不能很好地表征树干表面粗糙度。利用高精度模拟和观测,对树干圆柱体散射特性进行了再认识,探究了树干表面粗糙度对其散射特性的影响,为提升植被圆柱体建模精度提供了重要参考。

微波目标散射特性全要素测量试验

合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)以其全天时全天候的观测能力在地表目标识别、灾害监测等领域得到了越来越多的重视,高分辨率、全极化等各类先进SAR载荷卫星的发展日新月异。相对而言,微波与地物目标的相互作用机理仍有待深入研究。在可控无电磁干扰的测试环境下开展典型目标微波特性测量实验,可以再现SAR卫星电磁波与地物目标的相互作用过程,有效提升微波电磁波与典型地物目标相互作用机理的认知水平。本文基于"陆地目标微波特性测量与仿真成像科学实验平台",在可控环境下对两种典型的人工目标(金属球与四旋翼植保无人机)以及典型自然地物(水稻)目标分别开展了全频段微波散射特性测量与多波段、多极化、多入射角、多方位角成像实验。实验结果表明,金属球的雷达散射截面积RCS (Radar Cross Section)测量值精度较高,在2.5 GHz以上与Mie级数模拟值的均方根误差分别为1.09 dBsm (HH极化)与1.00 dBsm (VV极化);同时实验平台能够较好地呈现无干扰环境下目标多入射角、多方位角的散射特性。此外,由于结构特征的不规则性和介电特征的不连续性,水稻的0.8—18 GHz连续微波波谱曲线起伏变化较大,这也是导致对自然地物目标的SAR图像解译困难的主要原因之一。

南方典型湿地植被微波暗室测量与散射特性分析

利用微波特性测量与仿真成像科学实验平台,测量芦苇和茭白在2~17 GHz频率范围内的雷达散射截面积(RCS),分析其在连续频率下的散射特性和极化特性,探讨芦苇和茭白遥感探测的最优模式。结果表明:Ku波段,芦苇和茭白的RCS值最大、X波段次之、C波段最小;不同波段上同极化RCS值远大于交叉极化,当入射角为35°时,无论是芦苇还是茭白,他们在低频部分同极化与交叉极化的RCS差异明显;当入射角为55°时芦苇在高频部分而茭白在整个测量频段,其水平发射水平接收(HH)和垂直发射垂直接收(VV)极化的RCS值差异明显。通过对比分析二者的RCS值特征发现,当入射角为25°时,在7.8~17 GHz波段,利用VV极化和VH极化基本可以区分芦苇和茭白,当入射角为55°时,在7~17 GHz波段,通过分析HH极化和VV极化可以明显区分二者。本研究丰富了湿地地物散射波谱库,并对后续芦苇和茭白的监测具有重要指示意义。