Envisat-ASAR数据的特点及其在多云多雨地区的应用前景

Envisat是由欧空局发射的一颗先进的极轨对地观测卫星,载有10种传感器,其中有先进的合成孔径雷达ASAR(AdvancedSyntheticApertureRadar)。ASAR工作在C波段,具有主动相控天线系统,5种成像模式,7种成像条带及交替极化成像功能。以获得的广东肇庆地区的ASAR交替极化模式精确分辨率图像为实例,介绍了ASAR数据的特点,分析ASAR图像中建筑物、河流、农田、船舶、林地等几种典型地物的后向散射系数值。结果表明ASAR数据可以广泛应用于多云多雨地区的土地覆盖分类,农作物估产,船只探测和海洋等领域。

基于ENVISAT/ASAR资料的土壤湿度反演方法

提出了利用ENVISAT/ASAR/AP模式VV极化的低入射角数据和黄土高原陆面过程试验资料对黄土高原平凉试验区表层土壤湿度进行反演的方法。结果表明:在相对平坦的混合地表类型区域,反演的土壤湿度与地面实测值平均误差<0.02 cm3.cm-3,绝对误差均在0.04 cm3.cm-3范围内,该结果能较好地对黄土高原塬区土壤湿度进行干旱监测;但在陡峭山坡及塬边等地形起伏较大的区域,结果较差。

基于ENVISAT ASAR的海洋钻井平台遥感检测方法——以越南东南海域为例

海洋钻井平台的位置信息对溢油监测和航道安全有重要意义。针对目前海洋钻井平台遥感信息提取难、验证难的现状,根据海洋钻井平台位置基本保持不变的特性,本文提出了一种基于恒虚警率算法的海洋钻井平台提取方法。该方法包括三个主要步骤:首先利用GDEM数据制作陆地掩膜,然后基于双参数恒虚警率算法对两景成像时间靠近的ENVISAT ASAR影像进行海上目标提取,最后对两时期提取结果进行对比,去除舰船虚警目标,完成海洋钻井平台提取。研究以越南东南海域为实验区,对提出的方法进行实验,结果表明,该方法可以较为有效的确定钻井平台目标。在实验区内,共提取钻井平台30个,主要分布在越南石油招标区块09-1的白虎油田和龙油田。

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。

多时相SAR图像水稻分布信息提取方法研究

以多时相的ENVISAT ASAR数据为基础,对水稻分布信息提取的图像获取、图像预处理、图像分类和分类精度评价等一系列问题进行了详尽的探讨.分析了水稻的雷达后项散射随其不同生长阶段变化的特殊性质,提出了进行水稻分类ASAR数据处理流程和分类方法.以福州地区为例进行了试验,分类精度达到86.64%.

四湖地区暴雨后涝渍害遥感空间分析

通过分析降雨前后ENVISAT ASAR IMM_1P数据,总结出运用ENVISAT ASAR IMM_1P数据反演四湖地区涝渍害的指标,即涝害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12～0.25且降水前后向散射系数大于降水后后向散射系数,渍害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12～0.25且降水后的后向散射系数较降水前的后向散射系数高0.30。并运用指标计算出2010年7月8~11日暴雨过后四湖地区涝渍害空间分布,通过利用高分辨率HJ-1-A-CCD1数据对局部地区分析比较表明反演指标能真实反映涝渍害现状。

2010—2015年南海和苏禄海内孤立波时空分布特征分析

利用2010—2015年的Terra/Aqua-MODIS,ENVISATASAR和RADARSAT-2等光学和SAR遥感数据开展了南海和苏禄海(103°~121°E,0°~23°N)内孤立波时空分布特征分析。根据内孤立波分布情况,将研究区域划分为4个子区域分别开展内孤立波时空分布特征分析。结果表明,南海北部海域,内孤立波主要在吕宋海峡附近海域产生,向西传播进入南海北部海域,该区域内孤立波主要发生在4—9月,占内孤立波总量的85%左右,其中在5月内孤立波发生频次最高。越南沿岸海域,内孤立波主要在南海大陆坡产生,向越南沿岸大陆架传播,该区域内孤立波也主要发生在4—9月,占内孤立波总量的90%左右,其中也在5月内孤立波发生频次最高,占内孤立波总量的20.1%。纳土纳群岛附近海域,内孤立波主要发生在3—4月,占内孤立波总量的56.8%左右,其中在4月内孤立波发生频次最高,其为32%;此外,本文还新发现了纳土纳群岛西部海域也有内孤立波发生。苏禄海一年四季均有内孤立波发生,在4月内孤立波发生频次最高,占内孤立波总量的18.2%;在1月探测到的内孤立波最少,仅占内孤立波总量的2.9%左右。

四湖中下区旱地土壤表层相对湿度的遥感反演

通过对2010年5月31日ENVISAT ASAR IMM(Image mode medium-resolution image)数据的预处理,并运用中国环境资源卫星数据计算出三景(2010年1月2日、3月16日和5月23日)NDVI指数空间分布,结合地面物候特点,提取了湖北四湖中下区旱地空间分布;通过对地面0～10cm土壤含水量观测数据与对应的ASAR IMM后向散射系数的统计分析,得出了两者呈极显著的正相关关系,证明运用ASAR IMM数据反映湿润地区土壤表层相对湿度是可行的;根据旱地土壤表层相对湿度与ASAR IMM后向散射系数的统计模型,反演出2010年5月31日四湖中下区旱地土壤表层相对湿度的空间分布。

基于ELM模型的SAR海浪有效波高反演方法研究

针对合成孔径雷达(SAR)海浪有效波高反演方法开展研究,提出了基于超限学习机(ELM)模型的SAR海浪有效波高经验反演方法。通过对ENVISAT ASAR波模式数据和ECMWF再分析数据进行数据时空匹配得到SAR图像与海浪有效波高的匹配数据集,分别在大匹配数据集和小匹配数据集两种情况下对SAR海洋有效波高反演算法进行经验建模,并与业务化CWAVE算法进行了对比验证。结果表明:大匹配数据集下,所提经验模型的精度为0.87,反演精度总体略逊于CWAVE算法(0.91),但在模型训练效率方面,所提经验算法(0.022 s)要优于CWAVE算法(0.514 s);在小匹配数据集下,所提经验算法反演精度为0.59,模型效率为0.008 s,均远优于CWAVE算法(-0.38和0.318 s)。基于ELM模型可以实现小匹配数据集下SAR海浪有效波高的较高精度反演。