合成孔径雷达地表参数反演模型与方法 李震 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李震 著

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• 合成孔径雷达
• 地表参数反演
• 雷达遥感
• 模型与方法
• 李震
• 地球科学
• 遥感技术
• 微波遥感
• 地质灾害
• 参数估计

店铺： 久点图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030324146

商品编码：29658983922

包装：平装

出版时间：2011-10-01

基本信息

书名：合成孔径雷达地表参数反演模型与方法

定价：120.00元

作者：李震

出版社：科学出版社

出版日期：2011-10-01

ISBN：9787030324146

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：1.081kg

编辑推荐

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李震编著的《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》从SAR应用的原理与基本方法出发，介绍了极化SAR和干涉SAR原理和数据处理方法，在多种地物目标散射模型基础上阐述了针对土壤、植被、积雪、冰川和冻土的模型和参数反演方法等研究成果。本书可供从事雷达遥感研究、定量遥感基础研究、遥感技术与应用研究的专家、学者、大专院校师生以及相关领域的人员阅读使用。

内容提要

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随着合成孔径雷达(sAR)理论和应用的深入，SAR的研究由定性分析向地表参数定量反演方向发展。在国家863、973和自然科学基金支持下，作者在SAR地表参数反演研究取得了系列研究成果，李震编著的《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》从SAR应用的原理与基本方法出发，介绍了极化SAR和干涉SAR原理和数据处理方法，在多种地物目标散射模型基础上阐述了针对土壤、植被、积雪、冰川和冻土的模型和参数反演方法等研究成果。
《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》内容丰富，图文并茂，可供从事雷达遥感研究、定量遥感基础研究、遥感技术与应用研究的专家、学者、大专院校师生以及相关领域的人员阅读使用。

目录

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前言
章 SAR原理与方法
1.1 SAR成像基本原理
　 1.1.1 脉冲压缩技术与距离分辨率
　1.1.2 合成孔径原理与方位向分辨率
　 1.1.3 SAR成像处理与算法
　1.1.4 SAR自聚焦算法
1.2 SAR图像几何校正
　1.2.1 SAR图像几何特性
　 1.2.2 几何处理模型与方法
1.3 SAR图像辐射校正
　 1.3.1 相对定标与定标
　1.3.2 内定标与外定标
　 1.3.3 SAR定标处理原理与方法
　1.3.4 地形辐射校正
　 1.3.5 相干斑噪声处理方法
1.4 SAR成像与数据处理新技术
　 1.4.1 成像新技术
　1.4.2 数据处理新技术
参考文献
第2章 极化SAR数据基础
2.1 极化SAR基础
　 2.1.1 极化电磁波
　2.1.2 目标的极化散射矩阵
　 2.1.3 极化合成与极化响应
2.2 全极化SAR定标
　2.2.1 Whitt定标算法
　 2.2.2 Quegan定标算法
2.3 极化数据滤波
　2.3.1 极化SAR滤波原则
　 2.3.2 精细极化Lee滤波
　2.3.3 改进Lee—Sigma滤波
2.4 极化SAR地形辐射校正
　 2.4.1 基于极化响应的估算方法
　2.4.2 基于极化分解的估算方法
　 2.4.3 基于圆极化协方差矩阵的估算方法
　2.4.4 全极化SAR地形辐射纠正实验
2.5 极化目标分解
　 2.5.1 相干目标极化分解
　2.5.2 非相干目标极化分解
参考文献
第3章 干涉SAR数据处理方法和应用
3.1 干涉SAR基本原理
　 3.1.1 干涉SAR基本原理
　3.1.2 干涉SAR处理流程
3.2 干涉SAR数据处理
　 3.2.1 干涉复数据对配准
　3.2.2 干涉SAR数据滤波算法
　 3.2.3 相位解缠
3.3 干涉SAR应用
　3.3.1 数字高程模型重建
　 3.3.2 地表微小形变探测
　3.3.3 干涉sAR新技术
3.4 极化干涉SAR方法与应用
　 3.4.1 极化干涉原理
　3.4.2 相干优化
　 3.4.3 植被高度反演模型
　3.4.4 植被高度反演算法
　 3.4.5 常见极化干涉sAR应用
参考文献
第4章 典型地物目标散射模型
4.1 概述
　4.1.1 Green函数与积分方程理论
　 4.1.2 矢量辐射传输理论基础
4.2 粗糙面散射模型
　4.2.1 小扰动模型
　 4.2.2 基尔霍夫模型
　4.2.3 积分方程模型
4.3 离散介质散射模型
　 4.3.1 植被电磁散射模型
　4.3.2 积雪电磁散射模型
参考文献
第5章 地表土壤水分反演
第6章 湿地植被生物量反演模型与方法
第7章 冰川与冻土变化探测
第8章 SAR雪冰制图与参数反演

作者介绍

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文摘

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序言

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合成孔径雷达（SAR）地表参数反演模型与方法 作者： 李震 简介： 本书深入探讨了合成孔径雷达（SAR）技术在测量和分析地球表面参数方面的强大能力。SAR作为一种主动式微波遥感手段，凭借其全天候、全天时的观测优势，以及对地表覆盖类型、结构和水分敏感的特性，已成为地球科学研究、环境监测、灾害评估和资源管理等领域不可或缺的工具。本书旨在系统梳理和阐述SAR地表参数反演的核心理论、关键模型以及实用方法，为相关领域的科研人员、工程师和学生提供一本全面而深入的技术指南。 核心内容概述： 本书围绕SAR地表参数反演的主题，从基础原理出发，逐步深入到复杂的模型构建和应用实践。具体内容涵盖以下几个关键方面： 第一部分：合成孔径雷达基础理论与数据特性 在深入探讨反演模型之前，理解SAR的工作原理、数据特性以及影响反演结果的因素至关重要。本部分将详细介绍： SAR成像原理： 详细阐述SAR系统的工作流程，包括发射脉冲、接收回波、数据采集、信号处理（距离压缩、多普勒处理、方位压缩）等关键步骤，解释如何形成具有高分辨率的二维图像。 SAR数据特性： 剖析SAR图像的独特属性，例如相干性、斑点噪声（speckle）、后向散射系数（backscatter coefficient）的物理意义。深入讲解不同SAR参数（如频率、极化、入射角、轨道类型）如何影响地表回波的形成，以及这些参数对于地表信息提取的重要性。 SAR数据预处理： 介绍SAR数据在反演前的必要预处理步骤，包括辐射定标（将雷达信号强度转换为地表后向散射系数）、几何校正（地形校正、配准）、斑点噪声抑制等，强调这些步骤对于提高反演精度和可靠性的基础作用。 极化SAR（PolSAR）理论： 深入讲解极化SAR的基本概念，包括不同极化方式（如HH、VV、HV、VH）的信号传输和接收机制。阐述极化信息如何揭示地表散射机制，例如表面散射、体积散射、双层散射等，为区分不同地表类型提供更丰富的数据维度。 第二部分：SAR地表参数反演的核心模型 本书的核心在于SAR地表参数反演模型。我们将从基础模型出发，逐步介绍更为复杂和精细化的模型，以适应不同地表参数和应用需求： 地表散射模型： 详细介绍描述微波与地表相互作用的物理模型。这包括： 简化的表面散射模型： 如基尔霍夫近似（Kirchhoff approximation）和微扰理论（perturbation theory），用于描述光滑表面和微起伏地表的后向散射。 体散射模型： 如Radian-like模型、Huygens-like模型，用于解释植被等体散射体的回波贡献。 混合散射模型： 结合表面散射和体散射，用于更准确地模拟复合地表的后向散射特性。 电磁散射模型： 如Mie散射理论，用于解释液滴（如雨滴）对雷达信号的影响，这对于降水监测至关重要。 参数反演模型框架： 介绍建立SAR地表参数反演模型的一般思路和常用框架。这包括： 经验模型： 基于统计分析和数据拟合，建立后向散射系数与地表参数之间的经验关系。虽然简单易用，但物理意义较弱，适用性受限。 半经验模型： 结合部分物理原理和统计拟合，提高模型的准确性和普适性。例如，基于地表粗糙度和介电常数的模型。 物理模型： 基于严格的电磁散射理论，模拟地表后向散射的形成过程，并反演地表参数。这类模型物理基础扎实，但模型复杂，对参数输入要求高。 常用反演模型实例： 地表粗糙度反演模型： 探讨如何利用SAR后向散射系数（尤其是在特定极化和入射角下）反演地表的均方根高度、相关长度等参数。 土壤水分反演模型： 重点介绍基于微波辐射理论和后向散射理论的土壤水分反演模型，例如改变的Imidazole模型（Changeable Imidazole Model）、Water Cloud Model等。分析土壤介电常数与水分含量的关系，以及土壤结构、植被覆盖对反演的影响。 植被参数反演模型： 阐述如何利用SAR数据反演植被生物量、叶面积指数（LAI）、植被高度等参数。讨论植被结构、含水量、频段等对植被回波的影响，以及Water Cloud Model等在植被参数反演中的应用。 积雪参数反演模型： 介绍SAR在积雪监测中的应用，包括雪水当量（SWE）、雪粒径、雪层深度等的反演模型，分析微波与雪冰相互作用的特点。 海冰参数反演模型： 阐述SAR反演海冰类型（如初生冰、一年冰、多年冰）、海冰密集度、海冰厚度等参数的模型，以及海冰表面形貌对后向散射的影响。 第三部分：SAR地表参数反演的方法论与技术 除了模型本身，实际的反演过程还需要一系列科学的方法和先进的技术。本部分将聚焦于反演方法的实现： 数据驱动的反演方法： 机器学习与深度学习： 介绍如何利用机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林RF、神经网络NN）和深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）来建立SAR数据与地表参数之间的复杂映射关系。重点讨论如何构建训练数据集，进行模型训练、验证和精度评估。 数据融合技术： 探讨如何融合多源、多时相SAR数据，以及SAR数据与其他遥感数据（如光学遥感、高程模型）的融合，以提高地表参数反演的精度和鲁棒性。 模型参数优化与反演算法： 反演算法分类： 介绍不同类型的反演算法，例如直接查找表法、迭代优化法（如最优化算法、贝叶斯估计）、神经网络反演等。 参数化与反演： 讲解如何根据具体模型选择合适的优化算法，如何处理模型的不确定性，以及如何从观测数据中反演出模型的最优参数。 不确定性分析与精度评估： 不确定性来源： 分析SAR反演模型和数据处理过程中可能存在的不确定性来源，包括传感器误差、模型假设、参数化不准确、数据噪声等。 精度评估方法： 详细介绍常用的地表参数反演精度评估方法，例如交叉验证、独立验证、统计指标（如RMSE、MAE、R²）的计算和解读。 第四部分：SAR地表参数反演的应用实例与前沿研究 本书的最后部分将通过具体的应用案例，展示SAR地表参数反演的实际价值，并展望未来的发展趋势： 典型应用领域： 农业遥感： 利用SAR监测作物生长状态、估算产量、识别病虫害。 水文监测： 反演地表水量、土壤水分、洪水淹没范围。 林业监测： 估算森林蓄积量、生物量、植被覆盖度。 地质灾害监测： 监测地表沉降、滑坡、地震形变。 环境变化监测： 跟踪海岸线变化、冰川消融、城市扩张。 前沿研究方向： 全极化SAR数据处理与应用： 深入挖掘全极化SAR提供的信息，开发更精细的地表参数反演模型。 多传感器、多时相SAR数据的时间序列分析： 利用时间序列数据捕捉地表参数的动态变化，揭示地表过程。 高分辨率SAR数据在地表参数反演中的应用： 结合更高空间分辨率的SAR数据，实现更精细尺度的地表参数制图。 SAR反演模型与大数据、人工智能的深度融合： 探索利用大数据和先进AI技术，构建更智能、更自适应的反演系统。 SAR反演参数在耦合模型中的应用： 将SAR反演的地表参数作为输入，驱动更复杂的地球系统模型，以研究地表-大气、地表-水文等相互作用。 目标读者： 本书适合于地理学、遥感科学、测绘学、环境科学、地质学、农业科学、林业科学、水文学等相关专业的本科生、研究生，以及从事SAR数据处理与应用、遥感模型研究、地球科学数据分析的科研人员和工程师。 本书的价值： 本书致力于提供一个结构清晰、内容详实、理论与实践相结合的学习平台。通过对SAR地表参数反演模型的系统阐述，以及对关键反演方法和技术细节的深入剖析，读者将能够： 建立扎实的理论基础： 深刻理解SAR的工作原理、数据特性以及电磁波与地表相互作用的基本规律。 掌握核心的反演模型： 熟悉并能够运用多种经典的SAR地表参数反演模型，理解其适用范围和局限性。 提升反演技术能力： 掌握数据预处理、模型选择、参数优化、精度评估等关键反演技术。 拓展应用视野： 了解SAR在地表参数反演领域的广泛应用，并能将所学知识应用于实际问题。 把握前沿动态： 洞察SAR遥感研究的最新进展和未来发展方向。 通过研读本书，读者将能够充分发挥SAR技术的潜力，为深入理解和监测地球表面提供强大的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验的角度来看，这本书的逻辑结构严密得像一个精密的仪器。它的章节安排绝不是随意拼凑，而是遵循着从基础电磁学原理，到单点散射模型，再到复杂地表介质的宏观统计模型，最后到多参数反演算法的递进路线图。这种结构的好处是，即便是跨学科的读者，只要能跟上最初几章的物理基础，后续章节的阅读障碍就会大大降低。作者在撰写时，似乎始终站在读者的角度思考，用词精确，避免了不必要的行话堆砌，使得晦涩的物理概念能被有效地传达。而且，书中对不同反演模型的适用条件（例如，是适用于平坦地表还是崎岖地表，是适用于低频段还是高频段）的界定非常清晰。这种对模型适用范围的“边界感”的明确，在实际操作中极其宝贵，因为它避免了研究人员在面对特定场景数据时，盲目套用错误模型的风险。总而言之，这是一部集理论深度、应用广度和未来视野于一体的、极具参考价值的专业著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术底蕴深厚得令人敬畏，但真正令我感到兴奋的是其对未来发展趋势的洞察力。在章节的末尾，作者并没有将论述止步于当前已成熟的技术，而是大胆地展望了合成孔径雷达地表参数反演领域的前沿方向。他提到了如全极化SAR数据的充分利用、高分辨率DEM辅助下的散射机理模型优化，以及如何将机器学习方法融入到传统物理反演框架中去提升模型的泛化能力。这些讨论不仅仅是点到为止的提及，而是深入到了这些新方向可能面临的理论挑战和实验验证的难点。这使得这本书的价值不仅仅局限于当前的研究热点，更像是一份面向未来十年该领域发展的“路线图”。对于渴望站在学科前沿、把握研究制高点的研究生和青年教师来说，阅读此书，无疑能帮助他们拓宽视野，找到创新的突破口。它激发了一种探索精神，让人不禁想立刻投入实验室，去验证书中所提出的那些充满挑战性的新设想。

评分☆☆☆☆☆

我是在寻找一套关于遥感数据处理的权威参考资料时偶然发现这本专著的。坦白讲，初看目录，我对其中涉及到的大量数学建模和反演算法部分有些许畏惧，担心内容过于晦涩难懂。然而，实际阅读体验却出乎意料地流畅。作者在阐述地表参数（比如粗糙度、介电常数等）与雷达后向散射系数之间的关系时，采用了层层递进的叙事方式。他先引入简化模型，比如经典的菲涅尔反射模型，然后再逐步引入更符合真实地表复杂性的电磁散射理论，比如基尔霍夫近似和微扰理论，每一步的过渡都显得非常自然和逻辑清晰。最让我印象深刻的是关于参数反演中的“病态问题”的处理章节，作者没有回避实际操作中的困难，而是系统地介绍了正则化方法和迭代求解策略，提供了许多可以立即应用到实际工作流程中的宝贵经验。这本书的排版也体现了专业水准，公式的编号、参考文献的引用格式都极为规范，给人一种经过长时间、多轮次专家审阅的权威感。对于希望将SAR数据转化为可量化地表信息的工程师和科研工作者来说，这本书无疑是一本绕不开的案头宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深沉的蓝色调，配上一些仿佛是卫星影像叠加的纹理，立刻就营造出一种高精尖的科研氛围。我翻开扉页，首先感受到的是作者在绪论部分对合成孔径雷达（SAR）技术历史脉络的梳理，那份严谨和详尽，让人不得不佩服其研究的深度。他没有停留在泛泛而谈的介绍，而是直插核心，探讨了SAR系统设计中那些微妙的权衡与取舍，比如空间分辨率和信噪比之间的永恒矛盾。特别是关于后向散射机制的物理基础那一章，作者似乎将复杂的电磁波散射理论拆解成了易于理解的几何模型，即便是初次接触这方面知识的读者，也能建立起一个相对清晰的物理图像。书中大量的图表，不仅仅是数据的堆砌，更像是思维导图，将抽象的数学公式与实际的地表物理过程紧密地勾连起来，这使得整个阅读过程充满了“顿悟”的惊喜感。这本书的学术价值无疑是极高的，它不是那种走马观花的科普读物，而是面向专业研究人员和高年级学生的深度工具书，每一个公式的推导都仿佛在邀请读者一起参与到理论构建的严谨论证中去，读起来让人感到踏实且充实。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我更关注的是这本书在实际应用案例上的深度展示。很多理论书籍虽然公式推导完美，但在与真实世界数据的对接上往往显得苍白无力。但这本书在这方面做得相当出色。它不仅仅停留在理论的象牙塔内，而是通过多个具体案例——比如植被冠层参数的反演、土壤水分含量的估计，乃至城市建筑物的几何特征提取——展示了模型的有效性和局限性。特别是在介绍一种新的反演方法时，作者会详细对比它与传统方法的优势和劣势，比如计算效率、对输入参数的敏感度等。这种批判性的分析视角，让读者能更理性地看待每一种技术工具，而不是盲目崇拜。我尤其欣赏它对数据不确定性的讨论，在遥感领域，误差分析是至关重要的，而这本书将误差来源的分解和量化处理，阐述得细致入微，为我们后续的数据质量评估提供了坚实的理论基础。这本书的价值在于，它不仅教会了我们“如何做”，更教会了我们“为什么这样做，以及可能在哪里出错”。