星载高级合成孔径雷达波模式算法及其反演数据精度验证

搭载在欧洲环境卫星(ENVISAT)上的高级合成孔径雷达(Advanced Synthetic Aperture Radar,ASAR)二级波模式数据提供了诸多海浪信息包括有效波高、波向、波长和二维海浪谱等,在海浪预报模式中具有重要作用。本文拟利用浮标观测数据对ASAR波模式算法及其反演数据精度进行对比验证。由于SAR卫星在海面的特殊成像机制,不同海况下会有不同的测量结果,通过与美国国家浮标中心(NDBC)的浮标数据对比,显示ASAR有效波高在高海况下低估和在低海况下高估的现象,在中等海况下的测量结果较优。通过研究ASAR数据集中对应的海浪谱,按照能量与方向分布可分为四种类型:单一方向海浪谱(Ⅰ类谱),180°方向模糊海浪谱(Ⅱ类谱),海浪两个方向且能量分布杂乱(Ⅲ类谱),多个传播方向且谱型杂乱海浪谱(Ⅳ类谱)。探究在不同类型下的海浪参数的精度,结果表明在单一波向正常海浪谱情况下,有效波高、波向与浮标数据一致性较好,存在180°方向模糊的对称海浪谱仅有效波高精度较高,谱型杂乱的海浪谱海浪有效波高和波向反演结果均较差。

高级合成孔径雷达(SAR)的几种方案简介

未来的SAR设备需要满足苛刻的性能指标,而现行系统ERS-1(地球资源卫星-1)的发展还不足以满足这些要求。需要设计一个灵活的能够重新组合成不同操作模式的SAR,它能提供宽扫描带覆盖(500km,15°到50°入射角)和高分辨率(10m空间)覆盖。文章对一些各具特点的不同操作模式的系统方案进行了讨论和比较。确定了一些SAR的设计要点,并提出了一个综合的系统选择。

基于双时相ASAR影像的土壤湿度反演研究

地表粗糙度和湿度是影响裸地后向散射系数的重要因素,为了探求ENVISAT-ASAR数据监测土壤湿度在国内的应用,该文以ASAR影像数据为基础,利用Zribi-Dechambre(2002)经验模型研究了中国科学院南皮农业生态试验站附近一裸地的表面粗糙度和地表湿度。对雷达入射角进行归一化处理使之满足模型需求,反演结果表明该区地表粗糙度主要分布0.05～0.50cm之间,土壤体积含水率大多分布在10%～34%之间,局部区域由于一些积水沟渠,使得土壤体积含水率较高,这与调查的实际情况相符合。反演的土壤湿度用地面实测值验证,结果发现模拟值和实测值具有较好的一致性,其RMSE误差为3.7%。该文介绍了在没有地表先验知识的情况下,利用扣除掉土壤粗糙度影响的后向散射反演模型获取土壤湿度的方法。该法仅需要两景相邻近时相并且不同入射角的HH同极化雷达影像,根据其后向散射系数的差值Δσo即可估算出粗糙度和土壤湿度参数,从而方便快捷地监测局部区域的土壤湿度状况。

ASAR level 1B数据格式及解译方法

欧空局的ENVISAT卫星所获得的ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar)数据在全世界都有广泛的应用。2005年12月我国遥感卫星地面站正式向用户提供ASAR数据共享服务,此举必将促进ASAR数据在国内的应用。而利用目前通用的遥感图像处理软件,如ENVI、ERDAS等还不能对ASAR数据做深入处理,因此本文介绍了ASAR level 1B的数据格式,给出了一种能够解译ASAR level 1B数据进行清晰成像的方法,并将Sigma滤波应用于解译后的ASAR图像,进一步提升了ASAR解译后图像的目视效果。

一种利用双时相ASAR数据监测土壤湿度的方法

在OSUП(2002)半经验模型的基础上,我们推演得到了一个适合较广粗糙度范围内监测裸地土壤湿度的新模型,该模型不依赖于地面先验知识,只依靠两景相邻时相HH/VV双极化影像的同极化比和不同的雷达入射角即可获知地表土壤湿度和粗糙度。根据满足模型需求的影像范围,研究选择北京昌平区的小汤山镇和顺义区的赵全营镇反演土壤湿度。然而,由于缺乏对应的地面试验验证数据,所以仅根据理论上的推导,对土壤湿度分布范围的百分比进行分析研究。结合土地利用类型及历史资料等发现反演结果基本符合实际情况,从而介绍一种依靠多极化、多时相雷达影像的手段监测土壤湿度的新方法,为未来土壤湿度的遥感监测提供一个思路。

ASAR图像后向散射系数概率分布特征研究

利用1 493张来自Envisat卫星的高级合成孔径雷达图像,采用统计方法分析后向散射系数的概率分布特征,结果表明,白冠后向散射临界值与风速线性相关,以一元回归分析得到二者的线性拟合关系式。后向散射系数概率密度函数可用三参数Weibull分布估计,不同风速下分布曲线基本形状存在差异。涌浪和风浪对应的分布参数形成2个数据组,对于涌浪,尺度参数和形状参数均随风速增强而增大;对于风浪,随风速增大,尺度参数增大,形状参数变化不大,风浪和涌浪的位置参数均与风速无明显关系。