基于GF-4卫星的杭州湾悬浮泥沙浓度遥感监测研究 被引量：8

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作者 邵宇杰 胡越凯 +6 位作者 周斌 陈芳 何贤强 王国军 袁小红 周亚丽 于之锋 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期134-142,共9页

悬浮泥沙作为重要水质参数,其分布和动态变化对河口及近岸的生态、环境、物质循环等都具有深远的影响。我国静止轨道高分四号(GF-4)卫星数据具有高时间和高空间分辨率的观测优势,在水色遥感上具有重大应用潜力。为探究GF-4卫星对悬浮泥... 悬浮泥沙作为重要水质参数,其分布和动态变化对河口及近岸的生态、环境、物质循环等都具有深远的影响。我国静止轨道高分四号(GF-4)卫星数据具有高时间和高空间分辨率的观测优势,在水色遥感上具有重大应用潜力。为探究GF-4卫星对悬浮泥沙浓度的监测能力,本文以杭州湾为研究区,构建反演模型,利用静止海洋水色成像仪进行交叉验证。结果表明,以GF-4卫星第5和第4波段遥感反射率的比值作为遥感因子建立的反演模型精度较高,决定系数为0.92,均方根误差为223.2 mg/L,平均相对误差为17.2%。交叉验证结果显示,GF-4卫星作为一种新的遥感数据源,在低浓度区与静止海洋水色成像仪反演悬浮泥沙浓度分布相似,但在高浓度区的差异随浓度增高而增大,总体可满足中国大部分海区的监测需求。 展开更多

关键词 悬浮泥沙浓度 杭州湾 GF-4卫星 GOCI卫星 指数模型

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NPPR-Bézar:一种反演海冰干舷高的新型重跟踪算法

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作者 赵相禹 王志勇 +2 位作者 孟庆颖 吴斌 刘顺伟 《遥感信息》 北大核心 2025年第2期96-103,共8页

针对传统波形重跟踪方法无法准确跟踪复杂海冰波形的问题,构建了一种新型的海冰波形重跟踪算法NPPR-Bézar。该方法首先利用狭窄主波峰重跟踪算法自适应识别海冰波形的主波峰,然后利用三阶贝塞尔曲线拟合主波峰波形,最后以主波峰峰... 针对传统波形重跟踪方法无法准确跟踪复杂海冰波形的问题,构建了一种新型的海冰波形重跟踪算法NPPR-Bézar。该方法首先利用狭窄主波峰重跟踪算法自适应识别海冰波形的主波峰,然后利用三阶贝塞尔曲线拟合主波峰波形,最后以主波峰峰值的50%作为重跟踪点。以2013年和2015年两日的Cryosat-2高度计数据作为实验数据,同期机载OIB数据作为验证数据,将该算法计算得到的海冰干舷高度与几种传统重跟踪算法进行对比。结果表明,该方法相较于传统的TR阈值法、TFMRA、CS L2干舷值产品,两日平均RMSE分别降低了51.6、30.3、13.9个百分点。该算法具有计算简单、精度高、异常值少等特点,面对复杂海冰波形和噪声具有一定的稳定性。 展开更多

关键词 波形重跟踪 海冰干舷高 NPPR-Bézar 卫星测高 北极海冰

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基于祝融号火星车次表层探测雷达的乌托邦平原浅表层结构分析

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作者 杨佳琦 邵芸 +2 位作者 卞小林 张婷婷 王国军 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期116-125,共10页

火星次表层探测对于获取火星历史演化信息、寻找火星可能的生命生存环境至关重要。中国祝融号火星车成功着陆于火星乌托邦平原南部,其携带的火星车次表层探测雷达(RoPeR)能够对着陆区次表层进行高精度探测。基于祝融号RoPeR高频通道数据... 火星次表层探测对于获取火星历史演化信息、寻找火星可能的生命生存环境至关重要。中国祝融号火星车成功着陆于火星乌托邦平原南部,其携带的火星车次表层探测雷达(RoPeR)能够对着陆区次表层进行高精度探测。基于祝融号RoPeR高频通道数据,开展对乌托邦平原浅表层结构的探测研究,包括:1)祝融号着陆区浅表层结构建模与基于时域有限差分算法(FDTD)的浅表层回波数值模拟;2)祝融号RoPeR高频通道数据处理;3)乌托邦平原浅表层结构解译分析。研究结果验证了祝融号RoPeR的浅表层探测能力:乌托邦平原表层存在10~20 cm厚的固结硬壳,硬壳下为混有不同粒径岩石的松散风化物,推测随着深度增加逐渐过渡到亚马逊纪中期的沉积层序;第101个火星日的雷达图像中出现强回波信号,推测与近期陨石活动有关。 展开更多

关键词 祝融号火星车 次表层探测雷达 乌托邦平原 浅表层结构

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考虑种植方式的极化SAR水稻植株密度反演方法

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作者 徐静璇 李坤 +2 位作者 秦怡 张渤琳 张风丽 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期167-175,共9页

植株密度是影响水稻生长发育和产量的重要因素。由于种植方式影响水稻田间分布特征,进而引起密度的差异,所以在水稻植株密度反演中,需要考虑种植方式的影响。合成孔径雷达(SAR)因其全天时、全天候、穿透性等优势,已被证明是水稻监测的... 植株密度是影响水稻生长发育和产量的重要因素。由于种植方式影响水稻田间分布特征,进而引起密度的差异,所以在水稻植株密度反演中,需要考虑种植方式的影响。合成孔径雷达(SAR)因其全天时、全天候、穿透性等优势,已被证明是水稻监测的重要手段之一。极化SAR不仅具有传统SAR的优势,还对目标结构、分布特征等非常敏感,在水稻植株密度反演中具有更大的应用潜力。基于RADARSAT-2全极化SAR数据,充分挖掘极化信息,并考虑插秧、撒播种植方式,利用弹性网络模型实现水稻植株密度反演。结果表明,极化SAR在水稻植株密度反演中具有较好的效果,插秧和撒播田植株密度的RMSE分别为25和39株/m^(2);而且与不考虑种植方式的反演结果相比,精度提高30%以上。 展开更多

关键词 极化SAR 水稻 种植方式 密度反演

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全球地表热辐射特性数据集构建技术研究

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作者 李婷 王国军 +3 位作者 李劲东 高人杰 吴明轩 曹京 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2023年第4期58-68,共11页

红外遥感成像主要采集地表热辐射特性,具有观测对象动态范围广、能量时空变化度高等特点。为实现高像质、高效率的红外遥感观测,迫切需要研究全球地表热辐射特性的时空分布规律,形成卫星总体设计的重要先验知识库,用于指导卫星面向观测... 红外遥感成像主要采集地表热辐射特性,具有观测对象动态范围广、能量时空变化度高等特点。为实现高像质、高效率的红外遥感观测,迫切需要研究全球地表热辐射特性的时空分布规律,形成卫星总体设计的重要先验知识库,用于指导卫星面向观测数据质量的智能化设计。针对现有的全球地表热辐射数据集时空覆盖率较低、缺值较严重的问题,文章基于多源卫星遥感数据,通过遥感数据融合技术,构建较为完备的全球地表热辐射数据集,为星上空间相机最佳成像参数自主选取提供有力支撑。 展开更多

关键词 数据集修正 地表热辐射 温度反演 红外遥感

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基于Sentinel 1/2和GEE的水稻种植面积提取方法——以杭嘉湖平原为例

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作者 鄂海林 周德成 李坤 《智慧农业(中英文)》 2025年第2期81-94,共14页

[目的/意义]水稻是中国的主要作物之一,准确提取水稻面积对保障粮食安全、温室气体排放管理、水资源调配及生态保护至关重要。光学与微波遥感数据融合是水稻监测主要发展趋势,但现有研究大多依赖传统的物候学特征(如移栽期),忽视了植被... [目的/意义]水稻是中国的主要作物之一,准确提取水稻面积对保障粮食安全、温室气体排放管理、水资源调配及生态保护至关重要。光学与微波遥感数据融合是水稻监测主要发展趋势,但现有研究大多依赖传统的物候学特征(如移栽期),忽视了植被和水体指数在水稻生长全过程中的整体动态变化特征。为了快速、准确地获取水稻种植分布、面积等信息,以中国典型水稻种植区—杭嘉湖平原为例,研发了一种基于Sentinel-1/2数据和Google Earth Engine(GEE)云计算平台的水稻种植面积提取方法,即NDVI-SDWI动态融合水稻识别方法(Dynamic NDVI-SDWI Fusion Method for Rice Mapping,DNSF-Rice)。[方法]首先,通过Sentinel-2归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列,基于阈值分割获取水稻种植潜在分布范围;其次,通过Sentinel-1双极化水体指数(Sentinel-1 Dual-Polarized Water Index,SDWI)时间序列,分析其在水稻生长周期内的动态变化特征,构建阈值分割算法获取基于微波数据的水稻种植分布;最后,将上述结果的交集作为最终水稻分布范围,构建了杭嘉湖平原2019—2023年10 m空间分辨率的水稻种植分布图。此外,利用地面实测数据和统计数据对提取结果进行了精度验证,并与其他产品进行了对比分析。[结果与讨论]本研究所提取的水稻种植分布图总体精度均达96%以上,F_(1)得分超过0.96,水稻种植面积整体呈逐年增长的趋势,提取面积与统计数据具有高度的一致性,优于其他相关产品。[结论]DNSF-Rice水稻识别方法基于GEE云平台,结合了光学和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)时间序列数据的优势,利用了NDVI和SDWI在水稻生长全过程中的整体动态变化特征,为高效、精确监测水稻种植面积提供了新的思路。 展开更多

关键词 遥感 GEE 种植面积提取 Sentinel-1 合成孔径雷达 归一化植被指数

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基于太阳辐射效应校正的高原铁路廊道地热异常区识别研究 被引量：1

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作者 边民 董庆 +3 位作者 王栋 孟德利 赵文博 周厚瑀 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第8期1461-1472,共12页

为提高热红外遥感识别地热异常区的准确度,选取高原铁路廊道作为研究区,基于Landsat8数据采用单窗算法反演得到白天地表温度,并基于ECO2LSTE数据得到夜间地表温度;然后,利用随机森林方法选取海拔、坡度、坡向、累积太阳辐射、NDVI、NDSI... 为提高热红外遥感识别地热异常区的准确度,选取高原铁路廊道作为研究区,基于Landsat8数据采用单窗算法反演得到白天地表温度,并基于ECO2LSTE数据得到夜间地表温度;然后,利用随机森林方法选取海拔、坡度、坡向、累积太阳辐射、NDVI、NDSI、NDWI以及反照率作为输入因子,得到去除太阳辐射效应的地表温度;最后,选取去除太阳辐射效应的地表温度、断裂密度、到水系距离和地磁异常作为指标因子,采用确定性系数模型定量识别地热异常区,并利用已知温泉点对结果进行评价。结果表明:1)随机森林方法可有效去除非地热引起的温度变化,减弱太阳辐射效应,提高地热异常区识别的准确度;2)地热异常区评价结果与已知温泉点分布较为一致,高异常区和中异常区的识别结果可靠;3)高原铁路廊道主要途经7个地热异常区,经过高异常区和中异常区的廊道长度分别为72 km和125 km,泸定—康定、理塘盆地及周边、巴塘、贡觉、昌都—察雅、八宿、波密—鲁朗是需要重点防范高温热害的区段。研究结果初步实现了高原铁路廊道的地热异常区定量化和精细化识别。 展开更多

关键词 高原铁路 地热异常 定量识别 地表温度 太阳辐射效应 随机森林

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青藏高原隆升对中国疆域自然环境的影响:破解“胡焕庸线”的思考

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作者 滕吉文 董庆 +2 位作者 孟德利 马浩 刘少华 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第1期1-33,共33页

中国疆域广大,人口、土地、耕地和发展程度很不均衡。1935年,知名学者胡焕庸据此提出了著名的“胡焕庸线”。利用这条北东-南西走向直线,将中国大陆划分为东西两个部分。该线的东、西两侧差异悬殊。究其缘由,制约因素多元,而近地表的自... 中国疆域广大,人口、土地、耕地和发展程度很不均衡。1935年,知名学者胡焕庸据此提出了著名的“胡焕庸线”。利用这条北东-南西走向直线,将中国大陆划分为东西两个部分。该线的东、西两侧差异悬殊。究其缘由,制约因素多元,而近地表的自然环境和地球内部物质与能量的交换起着重要作用。研究与探索表明:印度次大陆与欧亚大陆两陆-陆板块的碰撞-挤压驱使高原南缘喜马拉雅造山带的突起是根本原因。喜马拉雅造山带的突起阻隔了印度洋南来温湿气流的北进,并形成了西风带,造成了中国西北地域的干旱和荒漠化。在力系作用下,壳、幔物质重新分异、调整,地壳短缩增厚、高原整体抬升不仅导致东、西两部降水量、气温、人口、耕地与生态环境的显著改变,且地球物理场发生了强烈变异与分布不均。西部发展的关键在于水,水进则人进,人进则文化进,文化进则科技进,科技进则发展快,西部人民生活与生存环境不断优化,社会则更安宁。东部不断强化开辟与利用地下空间,西部期盼“红旗河”西部调水工程实施,维护生态环境,兴建亿亩现代化耕地、牧场与绿洲。中国东部与西部共同发展与建设十分重要,饭碗要永远端在自己手中。 展开更多

关键词 “胡焕庸线” 喜马拉雅造山带突起 地壳短缩增厚与高原抬升 生态环境 “红旗河”西部调水工程

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基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演 被引量：7

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作者 国贤玉 李坤 +2 位作者 邵芸 Juan MLopez-Sanchez 王志勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期878-884,共7页

水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿... 水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿透性的优势,成为水稻株高反演的重要手段之一。基于极化干涉测量(PolInSAR)的散射模型的反演算法具有严密的物理模型的支撑及较高的反演精度等特点,成为植被高度反演研究的热点。结合极化干涉SAR技术,构建了一种基于RVoG(Random Volume over Ground)模型的水稻株高反演算法,并利用2015年水稻生长季内9个时相的TanDEM-X极化干涉SAR数据,进行了水稻株高反演试验。首先基于每个时相下的极化干涉SAR数据分别得到8个复相干系数,利用这8个复相干系数在考虑卫星双站模式等情况下进行去相干处理,然后建立适用于水稻田特性的RVoG模型,接着构建基于该模型的水稻株高反演迭代算法,最后对9个时相下的TanDEM-X数据进行研究区的水稻株高反演及精度评定。结果表明,当水稻株高高于0.4m时,该方法的反演结果较好,决定系数(R^2)为0.86,均方根误差RMSE为6.79 cm;当水稻株高较低时(水稻株高小于0.4 m),反演误差在0.1~0.8 m之间,反演结果较差,被明显高估。通过分析认为,基于极化干涉理论,TanDEM-X数据在较好地反映出水稻植株的较大体散射量的前提下,利用所构建的基于RVOG模型的水稻株高反演算法,能够较好地反演株高在0.33~1.2 m的水稻株高。 展开更多

关键词 水稻 株高 TanDEM-X 极化干涉SAR RVoG模型 模式搜索法

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建筑物Ku波段极化SAR成像仿真及损毁评估特征分析 被引量：1

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作者 庞雷 张风丽 +5 位作者 王国军 刘娜 邵芸 张家萌 赵钰川 庞蕾 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第3期578-587,共10页

建筑物损毁评估在灾害应急监测中十分重要。近年来,随着SAR硬件多极化能力的增加,极化SAR为建筑物损毁评估提供了更多的可能性,基于极化特征的建筑物损毁评估方法逐渐成为了研究的重点。然而,由于极化SAR数据获取的限制,当前的研究主要... 建筑物损毁评估在灾害应急监测中十分重要。近年来,随着SAR硬件多极化能力的增加,极化SAR为建筑物损毁评估提供了更多的可能性,基于极化特征的建筑物损毁评估方法逐渐成为了研究的重点。然而,由于极化SAR数据获取的限制,当前的研究主要集中在L, C, X等有限波段内。为了进一步加深对SAR图像损毁建筑物极化特征的理解并丰富其它波段下SAR图像损毁建筑物的极化特征应用,该文进行了建筑物Ku波段极化SAR仿真实验,并通过SAR图像极化分解的方法进行了损毁评估特征分析。该文首先制作了真实材料的建筑物缩比模型,利用微波特性测量与仿真成像科学实验平台对损毁前后的建筑物目标进行SAR仿真成像,获取了建筑物损毁前后的Ku波段极化SAR图像。然后,借助H=A=α分解、Yamaguchi分解、Touzi分解等极化分解方法分析了Ku波段建筑物目标损毁前后的极化散射特征,分析表明,Yamaguchi分解得到的去定向后的体散射分量、二次散射分量占比以及Touzi分解得到的αs1分量对于Ku波段建筑物损毁评估具有较好的指示意义;通过与X波段实验测量结果的对比,发现Ku波段对建筑物损毁评估更敏感,这对于未来雷达遥感应用具有重要的启发意义。 展开更多

关键词 极化SAR 仿真成像 极化分解 建筑物 损毁评估

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自由式滑雪空中技巧赛道风速风向超短期预测与分析 被引量：1

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作者 邓紫薇 邵芸 +2 位作者 王国军 黄富祥 杨佳琦 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第3期332-342,共11页

旨在实现对赛道上风速风向的超短期预测,为自由式滑雪空中技巧提供实用有效的风速风向预报信息,为运动员稳定性控制与技术训练提供辅助支持。针对赛道风具有非平稳、波动剧烈的特点,采用离散小波变换提取风速风向序列的特征分量,对低频... 旨在实现对赛道上风速风向的超短期预测,为自由式滑雪空中技巧提供实用有效的风速风向预报信息,为运动员稳定性控制与技术训练提供辅助支持。针对赛道风具有非平稳、波动剧烈的特点,采用离散小波变换提取风速风向序列的特征分量,对低频近似分量建立非线性自回归(NAR)神经网络模型,高频细节分量建立差分自回归移动平均(ARIMA)模型,再将各分量结果组合相加得到最终预测结果。误差分析表明组合模型能有效改善单一模型的预测滞后性,预测精度高同时具备预测风速风向突变的能力。对预测结果进一步分析,将其转换为表征赛道风稳定性的指标,来为运动员提供更直观的预报信息。最后对模型计算用时分析表明该方法能够满足实际应用的需求。 展开更多

关键词 滑雪赛道 风速风向预测 小波变换 NAR动态神经网络 ARIMA模型

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基于时间序列全极化合成孔径雷达的水稻物候期反演 被引量：6

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作者 李宏宇 李坤 杨知 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期404-414,共11页

基于多时相全极化合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)数据,对江苏省淮安市金湖县附近地区水稻进行种类识别和关键物候期反演;通过提取分析水稻极化特征参数时序曲线变化特征,筛选出对水稻物候变化敏感的极化特征参数,构造出一... 基于多时相全极化合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)数据,对江苏省淮安市金湖县附近地区水稻进行种类识别和关键物候期反演;通过提取分析水稻极化特征参数时序曲线变化特征,筛选出对水稻物候变化敏感的极化特征参数,构造出一个能体现水稻生长关键物候变化特征的雷达物候指数(radar phenologyindex,RPI),利用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构后的雷达物候指数反演水稻关键物候期。结果表明:粳稻和籼稻在极化参数香农熵的响应方面差异较大,利用香农熵可将籼稻和粳稻较好地识别出来,识别精度分别为92.38%和95.10%,取得了较好的识别效果;利用曲线导数法提取水稻时序雷达物候指数曲线特征点,识别出水稻3个关键物候期,且识别出的水稻关键物候期日期与野外地面调查获得的日期相差全部在±16 d以内,说明利用雷达物候指数可以较准确地反演出水稻关键物候期。 展开更多

关键词 全极化合成孔径雷达 水稻物候期反演 雷达物候指数

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基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估 被引量：4

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作者 刘杉 张风丽 +2 位作者 韦诗莹 刘娜 邵芸 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第6期750-759,共10页

建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二... 建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度τ2进行RGB彩色合成,对极化SAR图像进行视觉优化,进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例,利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析,并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明,通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果,同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度,从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。 展开更多

关键词 Yamaguchi分解 Touzi分解 全极化SAR 建筑物 损毁评估

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