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

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李震 等 著

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• 合成孔径雷达
• SAR
• 地表参数
• 反演模型
• 遥感
• 微波遥感
• 地球物理
• 信号处理
• 模型方法
• 雷达遥感

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030324146

版次：1

商品编码：10877521

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-10-01

页数：403

正文语种：中文

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，《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

前言
第1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 相对定标与绝对定标
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 QLmgan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 卡H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 相干最优化
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 随机粗糙面散射模型
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 离散随机介质散射模型
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
5.1 SAR反演土壤水分基础
5.1.1 土壤参数特性
5.1.2 土壤和植被介电常数模型
5.1.3 相关参数的地面测量方法
5.1.4 与土壤水分相关的散射观测系数
5.2 土壤水分反演中常用的经验和半经验模型
5.2.1 经验模型
5.2.2 半经验模型
5.3 裸露地表土壤水分反演
5.3.1 单极化、多时相SAR反演土壤水分变化
5.3.2 多极化、多角度SAR反演土壤水分
5.4 植被覆盖地表土壤水分反演
5.4.1 单极化和多极化SAR反演土壤水分
5.4.2 基于全极化SAR的地表土壤水分反演
5.4.3 极化干涉SAR地表土壤水分反演
参考文献

第6章 湿地植被生物量反演模型与方法
6.1 概述
6.2 湿地植被特征
6.2.1 湿地植被生态特征
6.2.2 湿地植被散射特征
6.2.3 湿地植被极化特征
6.3 湿地植被生物量反演模型与方法
6.3.1 湿地植被生物量的遥感估算方法
6.3.2 植被散射模型
6.3.3 模型的适应化
6.3.4 基于神经网络的生物量反演方法
6.4 SAR反演湿地生物量实验
6.4.1 单波段、单极化SAR反演湿地生物量
6.4.2 多波段、多极化SAR反演湿地生物量
6.4.3 基于TM和SAR的生物量反演
6.5 湿地生物量反演的不确定性
6.5.1 湿地生物量遥感反演的误差与局限
6.5.2 湿地植被生物量反演的SAR系统参数选择
参考文献

第7章 冰川与冻土变化探测
7.1 概述
7.2 干涉SAR探测冰川运动速度
7.2.1 干涉SAR探测冰川运动原理
7.2.2 干涉SAR探测冰川运动方法
7.2.3 冰川运动参数提取结果验证
7.3 冰川体积变化探测
7.3.1 概述
7.3.2 冰川体积变化探测方法
7.3.3 冰川体积变化探测实验
7.4 冻土变化探测
7.4.1 干涉SAR冻土形变探测原理
7.4.2 干涉SAR探测冻土形变
参考文献

第8章 SAR雪冰制图与参数反演
8.1 雪冰的后向散射特性
8.1.1干雪的后向散射
8.1.2 湿雪的后向散射
8.1.3 冰的后向散射
8.2 SAR图像的雪冰分类
8.2.1 基于极化信息的分类
8.2.2 基于干涉信息的雪冰分类
8.3 冰川表面特征分析与识别
8.3.1 冰川表面特征与极化响应
8.3.2 冰川雪线探测
8.4 积雪参数反演
8.4.1 积雪湿度反演
8.4.2 雪水当量反演
参考文献

精彩书摘

第8章SAR雪冰制图与参数反演
雪冰具有的高反射特性使其成为决定地球辐射平衡的重要因子，其又具备明显的季节变化特性；同时，较低的热能传导性能隔绝土壤表面温度的快速变化，所以雪和冰在区域气候中扮演着重要的角色，是区域和全球气候变化的重要内容之一。雪和冰还是地球上淡水的冷冻水库（Guptaeta1.，2005），因此，对雪冰的研究具有非常重要的意义。利用SAR开展雪冰制图和参数反演有独特的优势，一方面极化SAR数据对积雪和冰有不同的响应，另一方面利用多极化、多波段sAR可以反演雪水当量等积雪参数。本章主要介绍雪冰的散射特性、雪冰分类和参数反演的方法。
8.1 雪冰的后向散射特性
冰的后向散射一般是表面散射，而积雪的后向散射包括雪层本身的以及雪层下地表的贡献。具体来说，积雪的后向散射主要有三个分量：空气一雪分界面之间的表面散射；雪层内由于冰晶的存在形成的体散射；以及积雪与地面之间的散射，如图8.1 所示。另外，多年雪层内部还会分层，形成雪层内的多次散射。整个散射和衰减的过程，直接影响到后向散射系数值，而决定其过程的除了如频率、极化、天线入射角等雷达自身的参数外，还包括雪层自身的物理特性，如介电特性、空气一雪分界面的几何特性、积雪量、雪一地面分界面的特性等（Baghdadieta1.，1997）。
……

前言/序言

《遥感影像分析基础与实践》 概述 《遥感影像分析基础与实践》一书致力于为读者提供一套系统、详实、易于理解的遥感影像处理与分析方法论。本书并非专注于某一特定遥感技术（如合成孔径雷达），而是涵盖了遥感技术在数字影像获取、预处理、信息提取、数据融合以及典型应用等全过程的理论基础与操作实践。全书内容紧密结合实际应用，旨在帮助读者掌握遥感影像的科学解读能力，并能将其有效应用于地理信息系统、环境监测、资源调查、城市规划等多个领域。 第一部分：遥感影像基础理论 本部分将深入浅出地阐述遥感科学的核心概念和基本原理，为后续的影像分析打下坚实的基础。 第一章：遥感科学概论 1.1 什么是遥感？ 本章将从概念上界定遥感，解释其工作原理：不与观测目标直接接触，通过接收和记录目标反射或发出的电磁波来获取信息。我们将追溯遥感的历史发展，从早期对可见光波段的简单应用，到如今覆盖电磁波谱全范围的复杂系统。 1.2 电磁波谱与遥感 详细介绍电磁波谱的组成，包括紫外、可见光、红外、微波等各个波段的特性，以及它们与地球表面物质的相互作用（反射、吸收、透射、发射）。重点讲解不同波段对不同地物特征的敏感性，例如近红外波段对植被的敏感性，热红外波段对地表温度的敏感性。 1.3 遥感平台与传感器 介绍各类遥感平台的特点，包括地面站、航空平台（飞机、无人机）和空间平台（卫星）。重点阐述卫星遥感平台的优势，如广域覆盖、高频重复观测能力。在此基础上，将详细介绍不同类型的遥感传感器，包括可见光/近红外成像仪、多光谱成像仪、高光谱成像仪、热红外成像仪等，解释其工作原理、空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率等关键参数的含义及其对影像质量和应用的影响。 1.4 地球表面物质的电磁波响应 深入探讨不同地物类型（如水体、土壤、植被、建筑物）在不同电磁波谱段下的光谱反射率曲线特征。通过分析这些光谱特征，理解如何区分和识别不同的地物。本节将引入“光谱特征空间”的概念，为后续的分类方法做铺垫。 第二章：遥感影像几何特性与辐射特性 2.1 遥感影像的空间分辨率与几何畸变 解释空间分辨率的概念，包括全色分辨率和多光谱分辨率，以及它们如何影响影像的细节表现能力。详细阐述遥感影像在获取过程中产生的几何畸变，如平台姿态变化、地球曲率、地形起伏等造成的畸变。介绍几何校正的必要性和基本原理，为后续的精确分析提供保障。 2.2 遥感影像的辐射强度与辐射定标 阐述遥感影像中像素值代表的辐射亮度信息，以及它与地表反射率之间的关系。详细讲解辐射定标的概念和重要性，包括传感器内部定标和外部定标，解释辐射定标如何将原始的传感器信号转换为具有物理意义的辐射亮度或反射率值，是进行定量遥感分析的前提。 2.3 大气影响与辐射校正 探讨大气对遥感信号的影响，如大气散射、吸收和水汽等，这些因素会改变地表反射信号，导致影像辐射失真。介绍大气校正的方法，包括单次大气校正模型（如FLAASH, ATCOR）和多次大气校正模型，以及其原理和应用场景。 第二部分：遥感影像预处理技术 本部分将系统介绍遥感影像在进行信息提取和分析前的关键预处理步骤，以提高影像的质量和可分析性。 第三章：几何校正与配准 3.1 几何校正原理与方法 详细介绍几何校正的两种主要方法：系统几何校正（基于传感器模型和地球模型）和非系统几何校正（基于地面控制点）。深入讲解多项式模型、地形相关校正（RPC）等常用几何校正模型。 3.2 影像配准技术 解释影像配准的定义和目的，即使多景不同时间、不同传感器或不同投影下的影像在空间上对齐。介绍基于特征点的配准方法（如SIFT, SURF）和基于影像互相关的配准方法。强调配准精度对后续数据融合和变化检测的重要性。 3.3 坐标系统与投影变换 讲解常用的地理坐标系统（如WGS84）和投影坐标系统（如UTM, Albers），以及它们在遥感影像处理中的应用。详细介绍投影变换的原理和操作，确保影像在不同坐标系统之间能够正确转换。 第四章：辐射校正与影像增强 4.1 辐射校正技术详解 结合第二章内容，本章将更侧重于实践操作。详细介绍如何利用不同的大气校正软件和算法，对传感器原始数据进行辐射校正，得到地表反射率数据。讨论不同校正方法的适用性与局限性。 4.2 影像增强技术 介绍各种影像增强技术，包括线性拉伸、直方图均衡化、对比度拉伸等，旨在改善影像的视觉效果，突出地物细节。讲解多尺度变换（如小波变换）在影像增强中的应用，以及如何通过色彩合成（假彩色合成、真彩色合成）来突出特定地物。 4.3 影像去噪与修复 介绍去除影像噪声的方法，如中值滤波、高斯滤波等，以及其对影像质量的影响。讨论在影像缺失或存在坏线时，如何进行影像修复，以保证影像的完整性。 第三部分：遥感影像信息提取技术 本部分是本书的核心内容，将系统介绍从遥感影像中提取有用信息的技术方法。 第五章：监督分类与非监督分类 5.1 分类原理与方法 介绍遥感影像分类的基本概念，即将影像中的像元划分到预先定义好的地物类别中。详细讲解监督分类和非监督分类的原理。 5.2 监督分类详解 深入讲解最大似然法、最小距离法、马氏距离法、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等主流监督分类算法的原理、优缺点及适用条件。强调训练样本的选取对于监督分类精度的重要性，并介绍样本选取的方法（如随机抽样、系统抽样）。 5.3 非监督分类详解 介绍K-均值聚类（K-Means）、Isodata算法等非监督分类方法，解释其如何根据像元的光谱特征自动生成地物类别。讨论非监督分类在先期探索性研究中的优势。 5.4 分类精度评估 详细介绍分类精度评估的常用指标，如总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度，并讲解混淆矩阵的构建与解读。强调准确的精度评估是评价分类结果可靠性的关键。 第六章：面向对象分析与纹理分析 6.1 面向对象遥感影像分析 介绍面向对象（Object-Based Image Analysis, OBIA）分析方法，它区别于传统的像元级分析，而是将影像分割成具有语义意义的对象，然后对对象进行属性分析和分类。讲解影像分割的算法（如多尺度分割、分层分割）及其参数设置。 6.2 对象属性分析 阐述在OBIA中，如何利用对象的形状、大小、纹理、上下文信息以及光谱特征来进行分析。重点讲解纹理分析在识别复杂地物（如城市建筑、林地）中的作用，介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部统计特征等纹理提取方法。 6.3 OBIA的应用与优势 讨论OBIA在精细地物提取（如建筑物、道路）和复杂场景分析中的优势，以及其在传统像元分类方法上的改进。 第七章：变化检测与时间序列分析 7.1 变化检测原理与方法 介绍变化检测的基本原理，即通过比较不同时期的遥感影像，识别地表发生的改变。详细讲解主要的影像变化检测方法，包括图像代数法（差值法、比值法）、变化向量分析（CVA）、监督分类对比法、决策树法、随机森林法等。 7.2 时间序列遥感数据分析 阐述利用连续多期遥感影像进行时间序列分析，以揭示地物随时间的变化规律。介绍时间序列数据处理中的关键技术，如数据规整、趋势分析、异常检测、周期性分析等。 7.3 变化检测的应用 讨论变化检测在土地利用/土地覆盖变化监测、城市扩张监测、植被动态变化研究、灾害评估等领域的广泛应用。 第四部分：遥感影像数据融合与应用 本部分将介绍如何整合不同源的遥感数据，以及遥感影像在各个领域的实际应用案例。 第八章：遥感影像数据融合技术 8.1 数据融合的定义与分类 介绍遥感数据融合的定义，即整合来自不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的多个数据集，以获得比单一数据源更丰富、更全面的信息。分类介绍不同层次的数据融合，包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。 8.2 像素级融合方法 详细讲解多种像素级融合算法，如 IHS（Intensity-Hue-Saturation）变换、PCA（Principal Component Analysis）变换、小波变换、小波包变换、高通滤波等。分析不同方法的优缺点及其适用场景，例如将全色影像与多光谱影像融合以提高空间分辨率。 8.3 特征级融合与决策级融合 介绍如何融合不同数据源提取的特征信息，以及如何融合不同传感器或算法的分析结果。 8.4 数据融合的评估 讨论数据融合结果的评估方法，包括视觉评估和定量评估指标。 第九章：遥感影像典型应用案例 9.1 土地利用/土地覆盖分类与变化监测 介绍如何利用遥感影像进行大范围、高精度的土地利用/土地覆盖现状调查，并监测其动态变化，为区域规划和可持续发展提供决策支持。 9.2 城市遥感应用 讲解遥感影像在城市规划、城市热岛效应监测、建筑信息提取、城市扩张分析、城市绿地监测等方面的应用。 9.3 农作物监测与估产 阐述遥感技术在农作物长势监测、病虫害检测、产量估算、精准农业等方面的应用。 9.4 水资源与水环境监测 介绍遥感在水体提取、水质监测、洪水灾害监测、水体富营养化分析等方面的应用。 9.5 环境监测与灾害评估 探讨遥感在森林火灾监测、地质灾害（如滑坡、地震）监测与评估、环境污染监测、生态系统健康评估等领域的应用。 第五部分：实践操作指南与未来展望 本部分将提供实际操作的指导，并对遥感技术的未来发展进行展望。 第十章：遥感影像处理软件应用与实践 10.1 主流遥感影像处理软件介绍 介绍ArcGIS Pro (Spatial Analyst, Image Analyst), ERDAS IMAGINE, ENVI, Google Earth Engine等主流遥感影像处理软件的特点、功能和适用范围。 10.2 典型案例操作演示 通过具体的案例，演示如何使用上述软件完成影像预处理、信息提取、数据融合等关键步骤。例如，一个完整的土地覆盖分类案例，包含数据加载、几何校正、辐射校正、影像增强、分类（监督/非监督）、精度评估等全流程操作。 10.3 Python在遥感中的应用 简要介绍Python语言在遥感数据处理中的优势，以及GDAL, Rasterio, Geopandas, Scikit-learn等常用库的功能，为读者提供更灵活、自动化处理的思路。 第十一章：遥感技术发展趋势与挑战 11.1 新型传感器与数据源 展望高分辨率、高光谱、高时间分辨率的遥感数据发展趋势，介绍例如无人机遥感、低成本立方星星座等新兴技术。 11.2 遥感与其他技术的融合 探讨遥感与人工智能（深度学习）、大数据、云计算、物联网等技术的结合，以及其在提升分析能力和效率方面的潜力。 11.3 面临的挑战与机遇 分析遥感数据处理中的数据量爆炸、数据标准化、模型通用性、专业人才培养等挑战，并指出这些挑战带来的发展机遇。 结论 《遥感影像分析基础与实践》一书旨在成为读者掌握遥感影像分析技能的可靠指南。通过理论与实践相结合的方式，本书将带领读者从遥感的基本概念出发，逐步深入到复杂的影像处理技术和多样的应用领域，最终培养出独立进行遥感影像分析和解决实际问题的能力。本书的编写风格力求严谨、清晰、实用，适合于遥感、地理信息科学、测绘、环境科学、地质学、农学等相关专业的学生、研究人员及从业人员阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目听起来就非常有技术含量，让我对地表参数的理解有了新的期待。合成孔径雷达（SAR）本身就是一项了不起的技术，能够穿透云层，全天候地获取地表信息，而地表参数反演更是 SAR 应用的精髓所在。我一直对 SAR 影像如何转化为我们能理解的地表信息感到好奇，比如土壤湿度、植被覆盖度、地表粗糙度等等。这本书深入探讨了 SAR 信号与这些地表参数之间的复杂关系，以及如何建立数学模型来描述这种关系。我很想知道，作者是如何将复杂的物理模型和算法清晰地呈现给读者，会不会涉及大量的数学推导？或者更侧重于概念性的解释和实际应用案例？如果它能解释清楚 SAR 影像的后向散射机制，以及不同地表类型如何影响后向散射强度，那就太棒了。我尤其关心的是，书中是否会提及不同 SAR 传感器（如 C 波段、L 波段、X 波段）在反演不同地表参数时的优劣势，以及不同极化方式（如 HH、HV、VV、VH）的作用。这些细节对于理解 SAR 数据的独特性至关重要。此外，书中对“模型与方法”的强调，也预示着它会涵盖多种反演算法，比如经验模型、半经验模型，甚至可能包括物理模型。我希望作者能在这些方法之间进行比较，并分析它们各自的适用范围和局限性。总而言之，我对这本书寄予厚望，希望它能成为我深入了解 SAR 地表参数反演领域的敲门砖，帮助我建立起扎实的理论基础，并为我日后的研究或工作提供有力的指导。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》，我第一感觉就是它能为我解决实际工作中的难题。我是一名地理信息系统（GIS）工程师，平时工作中经常需要利用遥感数据来分析地表特征，尤其是在处理大范围、高精度的地表参数时，SAR 数据展现出了巨大的潜力。但是，如何有效地从 SAR 影像中提取出我需要的参数，一直是我面临的挑战。这本书的题目直接点出了我最关心的问题：模型和方法。我希望它能提供清晰、易懂的反演模型，能够将 SAR 的后向散射系数与我关心的地表参数（如地表粗糙度、植被生物量、土壤含水量）联系起来。我特别希望书中能够详细介绍几种主流的反演方法，并说明它们的适用场景和局限性。例如，对于地表粗糙度的反演，是更多地依赖于经验模型，还是会深入到物理模型，并考虑地形的影响？对于植被参数，它是否会区分裸土、低矮植被、森林等不同类型，并提供有针对性的反演策略？我希望书中不仅仅是理论的介绍，更能包含一些实际操作的指导，比如数据预处理的流程，参数优化的技巧，以及结果的验证方法。如果书中能够提供一些实际案例分析，展示如何将这些模型和方法应用于具体的地表参数提取，那就更好了。我希望这本书能够成为我工作中得心应手的工具书，帮助我更高效、更准确地利用 SAR 数据解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》这本书的标题时，我的脑海里立刻浮现出SAR影像背后隐藏的丰富地表信息。作为一名环境科学的研究者，我越来越意识到SAR技术在监测地表动态变化方面的独特优势，尤其是在获取大范围、高时效的植被、水文等参数方面。然而，如何从SAR数据中提取出准确的地表参数，一直是我研究中一个难以逾越的瓶颈。我期待这本书能够深入探讨SAR信号与地表参数之间的物理散射过程，并在此基础上，系统地介绍各种反演模型的构建思路和数学原理。我希望能看到书中对不同波段（如L波段、C波段、X波段）和不同极化方式（如单极化、全极化）SAR数据在反演不同地表参数（如植被生物量、土壤湿度、地表粗糙度、城市扩张）时的适用性和优劣势进行详细的分析和比较。此外，书中对“方法”的强调，也让我对它能够提供一系列实用的反演算法和技术流程寄予厚望。我希望书中能够涵盖数据预处理、特征提取、模型参数优化、结果精度评估等关键环节，并提供一些具体的案例研究，展示如何将这些模型和方法应用于实际的环境监测和科学研究中。这本书的价值在于，它不仅能为我提供坚实的理论基础，更能为我打开一扇通往SAR地表参数定量应用的大门，帮助我更有效地利用SAR数据解决我所面临的科学问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我被《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》这个书名吓到了，总觉得会是枯燥的数学公式和复杂的算法堆砌。但细想一下，SAR 技术在我们现代社会的应用越来越广泛，从军事侦察到民用监测，无处不在。而其中最关键的一环，就是如何把那些灰扑扑的 SAR 影像变成有意义的地表信息，这背后肯定需要一套严谨的理论和实用的方法。我一直对 SAR 影像如何反映地表真实情况感到好奇，比如一片农田的干湿程度，森林的密度，甚至城市建筑物的形态，SAR 都能捕捉到一些蛛丝马迹。这本书正好填补了我在这一块知识上的空白。我期待它能用一种相对易于理解的方式，解释 SAR 信号的散射机理，以及不同的地表类型（如土壤、植被、水体、冰雪）如何对 SAR 信号产生影响。更重要的是，我希望书中能详细介绍用于反演这些地表参数的各种模型，不仅仅是罗列，而是要解释清楚这些模型是如何建立的，它们的理论基础是什么，以及在实际应用中各自的优劣势。对于“方法”部分，我希望它能涵盖从数据获取、预处理到参数反演、结果分析的整个流程，最好能提供一些具体的算法示例，让我能够触类旁通。这本书的价值在于，它能帮助我拨开 SAR 技术神秘的面纱，让我理解它是如何“看”到地表的，并为我提供一套系统性的工具，去解决实际的地表参数分析问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，书名《合成孔径雷达地表参数反演模型与方法》虽然听起来专业，但却激起了我深入探索的欲望。作为一名初涉遥感领域的研究生，我深知 SAR 技术在地表监测中的重要性，尤其是其不受光照和天气影响的独特优势。然而，将原始的 SAR 影像转化为具有实际意义的地表参数，这个过程充满了挑战，也正是我迫切需要掌握的技能。我期待这本书能够详细阐述 SAR 影像的成像原理，特别是其后向散射机理，以及不同地表介质（如土壤、植被、水体）对 SAR 信号的散射特性。书中对“模型”的强调，让我对它能否提供一套系统性的反演模型框架感到兴奋。我希望能看到不同反演模型的推导过程，以及作者对这些模型进行分类和比较的见解。例如，对于土壤湿度反演，是侧重于依靠经验关系，还是会深入到基于物理散射机制的模型？对于植被参数，书中是否会区分不同的植被类型，并提供相应的反演策略？此外，书中提到的“方法”也让我联想到算法的实现。我希望能够找到关于 SAR 数据预处理、参数估计、误差分析等方面的具体方法论述。书中是否会介绍一些经典的 SAR 反演算法，并提供相应的伪代码或实现思路？对不同反演方法的优缺点进行客观评价，并给出选择上的指导，这将大大提高这本书的实用性。我非常期待它能为我提供解决实际问题的工具和思路，让我在 SAR 地表参数反演的道路上少走弯路。

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还没看，看起来不错。

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挺好挺好挺好挺好挺好挺好挺好挺好挺好

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书是不错，但这几次京东不知怎么了，物流不给力，书弄的又脏又破

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书没有经过包装，直接扔纸箱子里面邮过来的，有点脏，上面一层灰

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这类书很缺少，应该多关注

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很好很强大哦！经典书籍！

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纸张很好，内容不错，用来学习用