具体描述
| 图书基本信息 | |||
| 图书名称 | 合成孔径雷达地表参数反演模型与方法 | 作者 | 李震 |
| 定价 | 120.00元 | 出版社 | 科学出版社 |
| ISBN | 9787030324146 | 出版日期 | 2011-10-01 |
| 字数 | 页码 | ||
| 版次 | 1 | 装帧 | 平装 |
| 开本 | 16开 | 商品重量 | 1.081Kg |
| 内容简介 | |
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。 |
| 作者简介 | |
| 目录 | |
| 前言 |
| 编辑推荐 | |
| 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。 |
| 文摘 | |
| 序言 | |
用户评价
我对于SAR技术在地球科学研究中的应用一直抱有浓厚的兴趣，尤其是它在获取地表信息方面的独特优势。而“地表参数反演”正是SAR技术能够转化为实际应用的关键所在，它就像一把钥匙，打开了SAR数据背后隐藏的丰富信息宝库。因此，这本书的标题——《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》——立刻吸引了我的注意。我希望这本书能够深入浅出地阐述SAR回波信号与地表物理特性之间复杂的物理联系。例如，SAR信号在不同地表（如土壤、植被、水体）上的散射机制是怎样的？不同的入射角、极化方式以及SAR系统的参数会对回波产生怎样的影响？这些基础的理解，是构建有效反演模型的前提。我特别期待书中能够详细介绍各种主流的SAR地表参数反演模型，并分析它们的优缺点。比如，是否会介绍基于微波辐射传输理论的模型，它们如何模拟电磁波在地表介质中的传播和散射？是否也会涵盖一些基于机器学习或深度学习的模型，它们如何利用大数据来提高反演的精度和效率？更重要的是，我希望书中能够提供关于“方法”的详细指导，包括如何进行SAR数据的预处理，如何选择最适合特定地表参数的反演模型，以及如何对反演结果进行评估和验证。这本书将是我深入理解SAR地表参数反演这一重要技术领域的宝贵资源。
评分在我的知识体系中，SAR技术一直占据着一个独特而重要的位置，它所带来的全天候、高分辨率的地球观测能力，为我们理解和监测地球系统提供了前所未有的视角。然而，SAR数据本身是以雷达回波的形式存在的，如何将其转化为我们能够直接理解和利用的地表参数，例如土壤湿度、植被生物量、地表粗糙度等，一直是我探索的重点。这本书的出现，恰恰满足了我对这一核心技术环节的深入探究。我特别关注书中提到的“模型与方法”。模型，是连接SAR回波与地表参数的桥梁，它需要能够准确描述SAR信号的散射机制，并考虑地表物理特性的影响。我希望书中能够涵盖不同类型的反演模型，从经典的物理模型，如BRDF（双向反射分布函数）模型，到近年来兴起的机器学习模型，它们如何被用于解决SAR地表参数反演的挑战。更重要的是，我希望书中能够深入阐述各种反演方法的具体实现过程，包括数据预处理、模型参数的获取与约束、以及不确定性分析。例如，对于土壤湿度反演，书中会如何介绍利用L波段或C波段SAR数据，结合多时相数据来提高反演精度？对于植被参数反演，又会如何考虑不同植被类型和生长阶段的影响？我期待这本书能提供一套系统性的解决方案，帮助我理解并掌握SAR地表参数反演的精髓，从而能够在我未来的研究中，更有效地利用SAR数据解决实际问题。
评分作为一名长期关注地球科学领域前沿技术发展的从业者，我一直在寻找能够深入理解SAR数据应用的书籍。近些年来，SAR技术在环境监测、资源勘探、灾害预警等方面的作用日益凸显，而其中最核心的应用之一便是地表参数的反演。这本书的标题——“合成孔径雷达地表参数反演模型与方法”——正是我所需要的。我一直对SAR数据背后所蕴含的丰富信息感到着迷，但如何有效地从中提取出具有实际意义的地表参数，却是一个复杂且充满挑战的问题。我希望这本书能够系统地梳理SAR地表参数反演的理论基础，从SAR成像原理出发，详细阐述SAR信号与地表物理特性（如粗糙度、介电常数、植被密度等）之间的相互作用。尤其重要的是，我期待书中能够对当前主流的反演模型进行详尽的介绍，包括它们各自的适用范围、优势和局限性。例如，是基于物理学的辐射传输模型，还是基于统计学或经验模型的反演方法？书中是否会提及如何考虑不同地表覆盖类型（如裸土、农田、森林、水体）对反演精度的影响？此外，对于“方法”部分，我希望能看到关于数据预处理、模型构建、参数优化以及不确定性分析等方面的详细论述。一个成熟的反演方法论，应该能够指导读者如何有效地处理SAR数据，选择合适模型，并评估反演结果的可靠性。我相信，通过对这本书的学习，我能够更深刻地理解SAR地表参数反演的内在逻辑，并为我今后的工作提供坚实的理论和技术支撑。
评分作为一名对地球观测技术充满热情的研究者，SAR技术因其独特的全天候、全天时的成像能力，一直是我关注的焦点。而SAR数据最核心的应用价值之一，便是地表参数的反演，它能帮助我们量化地表的状态和变化。因此，这本书——《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》——的出现，恰好契合了我对这一领域深入探索的需求。我期待书中能够系统地讲解SAR信号与地表物理参数之间的内在联系。例如，SAR回波的强度、相位、极化信息等，是如何反映地表的粗糙度、介电常数、湿度、植被覆盖度等参数的？书中是否会详细阐述一些经典的物理模型，例如基于电磁散射理论的模型，它们是如何精确描述SAR信号与地表相互作用的？同时，我也非常关注“方法”部分。我希望书中能够提供一套完整、实用的SAR地表参数反演流程，包括数据预处理、特征提取、模型选择、参数优化、不确定性分析等关键环节。是否会探讨不同地表类型（如水体、土壤、植被）在反演过程中的特殊考虑？是否会介绍如何利用多时相SAR数据来提高反演的精度和时效性？这本书的出版，无疑为我提供了学习和掌握SAR地表参数反演技术的绝佳机会。
评分在我对遥感技术的求知过程中，SAR技术一直以其独特的魅力吸引着我。特别是它在揭示地表信息方面的能力，让我充满了探索的欲望。“合成孔径雷达地表参数反演模型与方法”，这本书的标题直击了我最感兴趣的核心。我深知，SAR回波信号的强度、极化等信息，蕴含着关于地表物理特性的丰富线索，但如何将这些线索转化为可理解的地表参数，例如土壤湿度、植被覆盖度、地表粗糙度等，却是一项复杂而精密的科学任务。我非常期待书中能够详细阐述“模型”的构建原理。这些模型是如何基于物理学原理，描述SAR信号与地表不同介质（如土壤、植被、水体）之间的相互作用的？是否会介绍不同波段（如L波段、C波段、X波段）SAR数据在反演不同地表参数时的适用性？同时，对于“方法”部分，我希望能看到具体的操作流程和技术细节。例如，如何有效地进行SAR数据的预处理，如何根据不同的研究目标选择合适的反演模型，以及如何评估反演结果的精度和可靠性？我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，让我能够系统地理解SAR地表参数反演的理论基础和技术实现，从而能够在我未来的学习和研究中，更有效地利用SAR数据解决实际问题。
评分SAR技术，以其独特的穿透云层、不受光照限制的成像能力，在对地观测领域扮演着越来越重要的角色。而将SAR数据转化为直观、可用的地表参数，更是SAR技术应用价值的核心所在。这本书——《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》——的出现，正好满足了我对这一关键技术环节的深入探究。我一直对SAR回波信号如何反映地表物理特性充满好奇。例如，土壤的含水量、地表的粗糙度、植被的生物量等，是如何影响SAR回波的？书中是否会详细介绍那些能够准确描述这种关系的“模型”？我希望它能涵盖从基础的物理散射模型，到更复杂的、考虑了地表非均质性和多尺度效应的模型。同时，对于“方法”部分，我期待它能提供清晰、系统的操作指南。如何从原始的SAR数据开始，经过一系列严谨的预处理步骤，如辐射定标、几何校正、滤波等，然后选择合适的方法来提取地表参数？是否会介绍不同的反演算法，例如基于查找表的方法、基于优化算法的方法，甚至是近年来兴起的机器学习方法？我希望能够通过这本书，建立起一套完整的SAR地表参数反演的知识体系，并能够将其应用于我未来的研究实践中。
评分这本书的名字，瞬间就抓住了我的目光——“合成孔径雷达地表参数反演模型与方法”。我一直认为，SAR的魅力不仅仅在于其成像能力，更在于它能够“读懂”地表。而“地表参数反演”正是 SAR 能够“读懂”地表的关键技术。我一直对 SAR 数据在环境保护、农业生产、水文监测等领域的应用非常感兴趣，而这些应用往往离不开对地表关键参数的精确获取。我迫切地希望通过这本书，能够系统地了解 SAR 信号是如何与地表物理特性相互作用的，以及有哪些成熟的“模型”能够描述这种关系。例如，当 SAR 信号照射到土壤表面时，回波的强度和极化特征会受到土壤的含水量、粗糙度等因素的影响。那么，有哪些模型能够量化这种影响，并最终推导出土壤湿度？同样，对于植被，SAR 信号与叶面积指数、生物量等参数之间又存在怎样的关系？我希望书中能够详细介绍这些模型，包括它们背后的物理原理和数学表达。同时，对于“方法”部分，我期待它能够提供清晰的操作指南，指导我如何从原始的 SAR 数据出发，经过一系列的处理步骤，最终获得可靠的地表参数。这可能包括数据预处理、特征提取、模型选择、参数优化、以及结果验证等环节。我对能够掌握一套完整的 SAR 地表参数反演流程充满期待，这本书无疑是我实现这一目标的重要工具。
评分从一个对SAR技术充满敬畏的初学者的视角来看，这本书所涵盖的“合成孔径雷达地表参数反演模型与方法”听起来就如同开启了一扇通往未知领域的大门。SAR，这个听起来就带着科技感的名字，在我脑海中勾勒出一种能够穿透云层、洞察地表的神秘力量。而“地表参数反演”，更是将这种力量具象化，让我得以窥探隐藏在地表之下的信息，比如土壤的干湿程度，植物的生长状况，甚至水体的分布范围。我之所以对这本书如此感兴趣，是因为我一直坚信，无论是科学研究还是实际应用，扎实的方法论和严谨的模型是基石。这本书的主题恰恰点明了这两点，让我对接下来的阅读充满了期待。我希望书中能够深入浅出地讲解SAR回波信号的形成机理，以及它与地表不同物理参数之间的复杂联系。例如，SAR信号在不同介质（如土壤、植被、水体）上的散射特性是怎样的？不同的入射角和极化方式又会对回波产生怎样的影响？这些基础知识的掌握，对于理解后续的反演模型至关重要。我更期待书中能够详细介绍那些被广泛认可和应用的SAR地表参数反演模型，它们是如何将这些复杂的物理过程量化，从而一步步推导出我们所需要的地表参数的。如果书中还能涉及一些近年来新兴的反演方法，比如利用机器学习或深度学习来提高反演精度和效率的技术，那就更锦上添花了。总而言之，这本书将是我探索SAR地表参数反演世界的起点，我渴望从中汲取知识，提升理解，并最终能够将这些知识转化为实际的能力。
评分作为一个在遥感领域摸爬滚打多年的研究者，我深知SAR数据处理的复杂性和其巨大的应用潜力。特别是地表参数的反演，这是将原始雷达回波转化为有意义信息的关键一步，也是决定SAR数据应用价值的核心环节。因此，当看到这本书——《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》——时，我立刻感到一种强烈的吸引力。我尤其关注“模型与方法”这两个关键词。在SAR地表参数反演领域，模型是基础，方法是实现。我希望书中能够系统地梳理和介绍当前主流的SAR反演模型，比如那些基于物理散射机制的模型，它们如何模拟电磁波与地表介质的相互作用；也希望能够涵盖一些经验模型和统计模型，它们如何在大量实测数据的基础上，建立SAR数据与地表参数之间的统计关系。对于“方法”部分，我期待它能提供详细的技术指导，包括如何有效地进行SAR数据的预处理（如几何校正、辐射定标、滤波等），如何根据不同的地表参数选择合适的反演模型，以及如何进行模型参数的优化和反演结果的验证。我更希望书中能够探讨不同地表类型（如裸土、植被、水体、冰雪等）在SAR反演中的特殊性，以及如何针对性地制定反演策略。这本书的出现，对于我深入理解SAR地表参数反演的科学内涵和技术细节，无疑具有重要的指导意义。
评分一本关于SAR地表参数反演的书籍，着实让我眼前一亮。我一直对遥感技术，特别是合成孔径雷达（SAR）的应用充满好奇。SAR技术，凭借其全天候、全天时的成像能力，在观测地表信息方面展现出独特的优势。而将SAR数据转化为具有实际意义的地表参数，如地表温度、土壤湿度、植被覆盖度等等，更是SAR技术应用价值的核心所在。这本书的出现，恰好满足了我深入了解这一领域的需求。我期待它能够系统地阐述SAR数据是如何被处理、分析，并最终转化为我们所关心的地表参数的。特别是书中提到的“模型与方法”，这正是关键所在。模型是理解SAR回波信号与地表参数之间关系的理论基础，而方法则是实现这一转化的具体技术手段。我希望书中能对各种主流的SAR反演模型进行详细的介绍，例如基于物理模型的反演方法，它们是如何模拟SAR信号的散射机制，并将回波强度与地表参数关联起来的；也希望介绍一些经验模型或者统计模型，它们可能是基于大量数据训练出来的，能够快速地进行参数估算。同时，对于反演方法，我希望看到一些具体的操作流程和技术细节，比如如何进行数据预处理，如何选择合适的目标函数，如何进行优化求解等等。这本书的出版，无疑为我这样希望在SAR地表参数反演领域进行深入研究的读者提供了一份宝贵的参考。我非常期待能够通过阅读这本书，构建起对SAR地表参数反演技术的全面认识，并将其应用到我自己的研究或工作中。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.coffeedeals.club All Rights Reserved. 静流书站 版权所有