一种基于谱极化参数的双极化气象雷达杂波抑制方法

针对双极化气象雷达中非气象回波的滤除问题,该文提出一种基于谱极化参数(SPP)的杂波滤波方法。不同于传统时域或频域的杂波抑制方法,该方法根据气象和杂波在距离-多普勒(RD)域内的特征不同进行前者的保留和后者的抑制。首先利用频谱极化特征构造SPP,结合形态学方法,在RD域内生成一个2元掩模。基于面向对象的思想,将2元掩模标记为气象对象掩模和杂波对象掩模。然后引入谱宽作为额外的参数,筛选出所有气象对象掩模,将其进行叠加可以获取完整的气象信息,最终生成SPP杂波滤波器。实测X波段和C波段气象雷达数据验证了所提方法的有效性。与移动双重谱线性退极化比(MDsLDR)滤波器和基于时域的门限因子杂波抑制方法相比,SPP滤波器在保留弱气象信息方面效果更好。此外,该方法计算复杂度低,可以实时应用于同时发射同时接收(STSR)和交替发射同时接收(ATSR)双极化气象雷达。

基于极化相似性特征的极化SAR图像的谱分类

针对极化SAR图像分类存在的问题,提出了基于SAR目标的极化特征的二维谱聚类方法。该方法可以充分考虑目标的极化相似性特征,利用二维的谱聚类方法实现极化SAR图像的分类。它以两目标散射的极化相似性参数图像作为输入特征,用二维图权函数代替一维图权函数求权值,使采样点分类和特征矢量分类相一致,从而实现极化SAR图像的分类。实验结果表明,该方法具有更好的分类结果,明显优于K均值分类。

基于高光谱特征和光合参数监测松小蠹不同危害时期的相关分析

[目的]测定云南松枝梢针叶高光谱数据及光合数据,建立松小蠹危害时期监测模型及光合参数模拟方程,有效、快速地预测松小蠹危害时期,诊断云南松健康状况,为大面积应用高光谱遥感技术实现森林病虫害监测提供依据。[方法]调查松小蠹危害情况,获取不同危害时期针叶高光谱及光合数据,选取与松小蠹危害时期显著相关的参数,建立危害时期监测模型;对针叶光合与高光谱特征参数进行相关分析,建立光合参数的相关方程。[结果]危害时间越久,在740~1036 nm,云南松枝梢针叶光谱反射率逐渐降低;光谱一阶微分曲线在660~740 nm,出现"红边""蓝移"现象,且峰值逐渐降低;基于光谱特征建立的松小蠹危害时期多元线性回归模型拟合效果最优;松小蠹危害时期与净光合速率Photo密切相关,其三次函数模型拟合效果较好;建立光谱指数和光合参数之间的联系,得到光合参数最优拟合方程。[结论]根据云南松光谱指数和光合参数分别建立的模型可有效监测松小蠹危害时期;云南松光谱指数与光合参数存在显著相关性,可建立相关模型预估云南松生长健康状况。