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

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李震 著

图书标签:

• 合成孔径雷达
• 雷达遥感
• 地表参数反演
• 模型方法
• 微波遥感
• 地球科学
• 信号处理
• 科学出版社
• 李震
• 遥感应用

店铺： 南源图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030324146

商品编码：26693988542

包装：平装

出版时间：2011-10-01

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。 《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。

作者简介

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 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 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

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

合成孔径雷达地表参数反演模型与方法 内容梗概 本书系统深入地探讨了合成孔径雷达（SAR）在地表参数反演领域的理论基础、关键模型、前沿方法以及实际应用。聚焦于如何利用SAR数据精确、有效地提取地表散射特性，并进一步推算出具有科学和工程价值的地表参数。全书结构严谨，逻辑清晰，从 SAR 基本成像原理出发，逐步深入到复杂地表模型构建、先进反演算法设计，直至具体的应用案例分析，力求为读者提供一个全面而深入的SAR地表参数反演知识体系。 章节要点 第一章 SAR成像原理与地表散射机制 本章作为全书的理论基石，首先详细阐述了合成孔径雷达的工作原理，包括其独特的成像过程，如多普勒效应、信号处理等，以及SAR系统自身的特点，如成像分辨率、穿透性、全天候成像能力等。在此基础上，着重介绍了SAR信号与地表相互作用的物理机制，即地表散射。系统地梳理了不同地表类型（如平坦地表、粗糙地表、植被覆盖地表、水体等）的散射特性，并引入了电磁波与物质相互作用的基本理论，如介质损耗、介电常数、磁导率等概念。本章为理解后续章节中复杂模型和反演算法的设计提供了必要的物理基础。 第二章 SAR地表参数反演的理论框架与模型构建 本章将SAR成像原理与地表参数反演的需求相结合，构建了完整的理论框架。核心内容在于讨论如何将SAR观测到的后向散射系数（$sigma^0$）与地表关键物理参数（如地表粗糙度、土壤介电常数、植被生物量、含水量等）建立起定量关系。详细介绍了地表散射模型的分类与选择，包括： 经验模型： 如Kirchhoff近似模型、Small Perturbation模型等，这些模型虽然形式上相对简单，但在特定条件下能提供有效的反演结果，并分析了其适用范围和局限性。 半经验模型： 结合了物理学原理和实验数据，如Oh模型、Ulaby-Dobson模型等，这些模型在描述植被覆盖地表等复杂场景时表现出更强的适应性，并深入剖析了其参数化过程。 物理模型： 如Michigan Microwave Canopy Scattering Model (MIMICS)、Water Cloud Model (WCM)等，这些模型基于完整的电磁散射理论，能够更精确地描述复杂地表（特别是植被）的后向散射过程，能够直接反演出地表真实的物理参数。本章将重点分析这些模型的推导过程、关键假设以及模型参数的物理意义。 此外，本章还将探讨不同SAR系统（如L波段、C波段、X波段）以及不同极化方式（如VV、HH、HV、VH）对地表参数反演精度的影响，并分析了多时相SAR数据在地表参数变化监测中的潜力。 第三章 SAR地表参数反演的关键方法与算法 在本章中，我们将重点介绍实现SAR地表参数反演的各种定量化方法和算法。这部分内容是本书的实践核心，涵盖了从传统方法到新兴技术： 参数估计算法： 详细阐述了基于模型的参数估计算法，包括最小二乘法、最大似然估计法等，并讨论了这些方法在反演过程中的优缺点。 数据驱动方法： 重点介绍了机器学习和深度学习在SAR地表参数反演中的应用。例如，利用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等经典机器学习算法，以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，学习SAR后向散射系数与地表参数之间的复杂非线性映射关系。本章将详细介绍这些模型的构建、训练和优化过程，并分析其在处理大规模SAR数据和复杂地表场景时的优势。 数据融合技术： 探讨了如何融合多源数据（如光学遥感、DEM、气象数据等）来提高SAR地表参数反演的精度和可靠性。例如，利用DEM数据提高地表粗糙度反演的精度，利用光学数据辅助区分不同植被类型等。 不确定性分析与评估： 强调了反演结果的不确定性分析的重要性，介绍了评估反演模型精度的方法，如交叉验证、独立验证等，并讨论了如何量化和减小反演结果的不确定性。 第四章 SAR地表参数反演在不同领域的应用 本章旨在展示SAR地表参数反演在实际应用中的广泛性和重要性，通过具体的案例分析，说明该技术如何为解决现实世界的问题提供支持： 土壤湿度监测： 详细介绍SAR反演土壤湿度的方法，分析不同SAR波段和极化方式对土壤湿度反演精度的影响，以及在农业干旱监测、水资源管理等方面的应用。 地表粗糙度参数化： 探讨SAR反演地表粗糙度的方法，以及在洪水淹没模拟、地貌研究等领域的应用。 植被参数反演： 阐述SAR反演植被生物量、叶面积指数（LAI）、植被含水量等参数的技术，分析其在森林资源监测、作物估产、病虫害检测等方面的作用。 冰雪参数监测： 介绍SAR在反演海冰密集度、冰厚、雪深等参数方面的应用，以及在极地研究、气候变化监测中的价值。 水体监测与地质应用： 简要介绍SAR在提取地表积水范围、识别地下水渗漏、地质构造分析等方面的潜力。 第五章 挑战与未来发展方向 本章对当前SAR地表参数反演领域面临的挑战进行总结，并展望未来的发展趋势： 模型验证与改进： 讨论当前模型在复杂地表场景下的局限性，提出模型改进的思路，如发展更精细化的物理散射模型，融合更多先验信息等。 数据处理与融合： 探讨SAR数据处理技术的发展，如多极化、多时相、多频率数据的有效利用，以及与其他遥感数据融合的更优策略。 人工智能驱动的反演： 强调AI技术在SAR地表参数反演中的巨大潜力，预测未来AI将扮演越来越重要的角色，例如开发更智能、自适应的反演模型。 时空连续性反演： 讨论如何实现地表参数的时空连续性监测，以更全面地理解地表过程的变化。 高分辨率SAR数据的应用： 探讨高分辨率SAR数据在精细化地表参数反演方面的优势和挑战。 总结 本书旨在为遥感科学家、地理信息系统专家、环境工程师以及相关领域的研究生提供一个全面、深入的学习平台。通过对SAR地表参数反演模型与方法的系统性阐述，读者将能够掌握从SAR数据获取到地表参数提取的全过程，并能理解不同方法的适用性和局限性，为解决实际的地球科学问题提供有力的技术支撑。本书内容丰富，理论与实践相结合，是SAR遥感领域不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

评价五： “合成孔径雷达地表参数反演模型与方法”——仅仅是书名，就足以让身处相关领域的研究者们眼前一亮。这是一种能够“看见”大地深处奥秘的先进技术，而“地表参数反演”，则是解锁这些奥秘的关键钥匙。李震这个作者的名字，听起来就充满了学术的沉淀和研究的功底，让人期待他能够在这个复杂的技术领域带来独到的见解。科学出版社，作为国内权威的科技出版机构，无疑为这本书的学术价值和质量提供了坚实的保障。我很好奇，这本书会以怎样的方式，将高深的理论知识与实际应用相结合？它是否会从SAR的基本原理出发，一步步引导读者进入反演模型的构建过程？又或者，它会直接聚焦于各种反演模型及其优劣势的比较分析？我期待这本书能够为我提供一套完整而清晰的知识体系，让我能够更深入地理解SAR在地表信息提取方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 这本书的标题，“合成孔径雷达地表参数反演模型与方法”，如同一个科学研究的宣言。它不仅仅是关于一种技术，更关乎于如何利用这项技术去理解我们的地球。SAR，这个在幕后默默工作的强大工具，能够揭示地表最隐秘的信息；而“地表参数反演”，则是从这些信息中提取出有价值的数据，用于指导我们做出更明智的决策。李震这个名字，似乎代表着对这一领域深入的探索和不懈的追求。科学出版社，作为国内科技出版的重镇，其出品的书籍往往代表着行业内的最高水准。我期待这本书能够提供一套系统性的方法论，教会读者如何构建有效的反演模型，以及在实际应用中如何选择和运用这些模型。它是否会深入探讨不同地表参数（如土壤水分、植被生物量、地表粗糙度）的反演机理？又是否会涉及一些新兴的反演技术，例如机器学习或深度学习在SAR数据处理中的应用？我对这本书的知识广度和深度都充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 这本书的名字，仅仅是望文生义，就已经勾勒出一幅科技画卷：合成孔径雷达，这是一种能够“看穿”云层、在任何天气条件下都能绘制高精度地图的强大技术；而“地表参数反演”，则意味着从这些雷达信号中解读出关于土壤湿度、植被覆盖、地表粗糙度等一系列至关重要的信息。李震这个名字，或许是一位在雷达遥感领域深耕多年的专家，他的研究成果凝结成这本专著，相信里面蕴含着他对SAR数据处理和模型构建的独到思考。科学出版社，作为国内顶尖的科技图书出版机构，其平台的背书，足以说明这本书的学术分量和专业性。我脑海中已经开始构思，这本书会以怎样的方式，一步步解析SAR的工作原理，如何从复杂的后向散射系数推导出我们想要的地表信息。它是否会包含大量的数学公式和算法推导？又或者，它会更侧重于实际的应用案例和方法论的阐述？我对这本书的叙事方式和内容侧重点充满了未知的期待。

评分☆☆☆☆☆

评价三： “合成孔径雷达地表参数反演模型与方法”，光是书名就充满了厚重的学术气息。它指向的是一个专业性极强的领域，涉及到复杂的物理学原理、精密的测量技术以及前沿的计算方法。我猜测这本书的读者群体很可能集中在遥感、测绘、地质、环境科学等相关专业的科研人员和高年级学生。李震这个名字，作为作者，或许就是这个领域的先行者，将多年研究的精髓提炼成这本书。科学出版社的品牌，更是让我对其内容的严谨性和学术水平有了基本判断。我猜想，这本书不会是轻松的读物，它需要读者具备一定的专业基础，能够理解和消化其中的理论模型和算法细节。我会好奇，书中对SAR数据获取、预处理、散射模型构建、反演算法选择与优化等方面，会有怎样的深入阐述？它是否会提供一些实用的编程代码或处理流程，帮助读者将理论付诸实践？我对这本书的理论深度和实践指导性都充满了探究的欲望。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书的名字本身就充满了科学的严谨和技术的深度，预示着它将是一次深入探索合成孔径雷达（SAR）在地表参数反演领域的学术之旅。读到“合成孔径雷达”这几个字，我脑海中立刻浮现出那些精密的传感器，它们在太空中捕捉着大地细微的信号，而“地表参数反演”则点明了这本书的核心功能——如何从这些复杂的雷达数据中提取出关于地表物理属性的关键信息。这不仅涉及到高深的电磁散射理论，更需要精妙的算法设计和模型构建。李震这个名字，让我联想到作者在这一领域可能已经积累了丰富的经验和独到的见解。科学出版社的出品，则进一步增强了我对这本书学术价值和出版质量的信心。我期待它能像一位经验丰富的向导，带领我穿越SAR技术的海量数据，抵达地表真实面貌的清晰认知。这本书会不会打开我对于SAR应用领域的一扇新的大门？我对此充满了好奇和期待。