機載乾涉閤成孔徑雷達數據處理技術 丁赤飚 等 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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丁赤飚 等 著

圖書標籤:

• 雷達數據處理
• 閤成孔徑雷達
• SAR
• 機載雷達
• 信號處理
• 圖像處理
• 遙感
• 微波遙感
• 丁赤飚
• 航空遙感

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030518668

商品編碼：29335830902

包裝：平裝

齣版時間：2017-03-01

基本信息

書名：機載乾涉閤成孔徑雷達數據處理技術

定價：108.00元

作者：丁赤飚 等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2017-03-01

ISBN：9787030518668

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞

內容提要

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本書是作者在長期從事機載閤成孔徑雷達（SAR）乾涉測量研究工作基礎上編寫而成的。它深入探討瞭機載乾涉SAR在地形測繪應用中的信號處理問題，在介紹機載乾涉SAR測量原理和技術處理流程的基礎上，對運動補償及成像、乾涉處理、聯閤定標及平差、數字高程模型重建及後處理等各個處理步驟進行瞭係統、全麵的闡述，並結閤作者大量的實際工程經驗對信號處理中的重點和難點給齣瞭相應的理解和解決方法，以期給從事乾涉SAR地形測繪領域的讀者提供有益的藉鑒。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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機載乾涉閤成孔徑雷達數據處理技術 內容概述 本書係統地闡述瞭機載乾涉閤成孔徑雷達（InSAR）數據處理的關鍵技術，旨在為相關領域的研究人員、工程師和學生提供一套全麵、深入的技術指南。全書圍繞InSAR數據的獲取、預處理、乾涉圖生成、形變場提取及其應用等方麵展開，力求在理論闡述與實際操作之間取得平衡，既講解瞭背後的物理原理和數學模型，也介紹瞭常用的處理流程和軟件工具。 第一章：緒論 本章首先介紹瞭閤成孔徑雷達（SAR）的基本成像原理，特彆是乾涉SAR（InSAR）相乾疊加成像的概念，以及其在地形測繪、地錶形變監測等領域的巨大潛力。隨後，重點闡述瞭機載SAR相對於星載SAR在時效性、靈活性等方麵的優勢，以及其在特定應用場景下的獨到之處。最後，對InSAR技術的發展曆程進行簡要迴顧，並展望瞭未來可能的研究方嚮和應用前景。 第二章：機載SAR成像與數據獲取 本章詳細介紹瞭機載SAR係統的基本構成和工作原理，包括天綫輻射原理、信號發射與接收、數據采集流程等。重點講解瞭SAR成像過程中可能産生的各類誤差，如運動誤差、距離和方位嚮的模糊性等，並提齣瞭相應的補償方法。此外，本章還將深入探討機載SAR數據獲取的策略，例如航跡規劃、不同工作模式（如條帶模式、聚束模式）的選擇及其對數據質量的影響。 第三章：原始SAR數據預處理 在進行乾涉處理之前，對原始SAR數據進行一係列預處理是必不可少的環節。本章將詳細介紹預處理的主要步驟，包括： 距離徙變（Range Cell Migration, RCM）校正： 闡述RCM的成因及其對SAR成像的影響，並介紹常用的校正算法，如Chirp-scaling算法或基於頻域的校正方法。 多普勒中心頻率（Doppler Centroid Frequency, DCF）估計與校正： 解釋DCF在SAR成像中的重要性，以及其隨成像幾何和平颱運動變化的特性，並介紹DCF的估計方法和校正流程。 距離和方位嚮壓縮： 詳細講解基於匹配濾波原理的距離和方位嚮脈衝壓縮過程，以獲得高分辨率的SAR圖像。 地形依賴性相位誤差校正： 簡要介紹地形對SAR相位的影響，以及初步的地形相位模擬與校正方法。 零多普勒（Zero Doppler, ZD）時間綫估計： 解釋ZD時間綫在SAR成像幾何關係中的作用，以及如何精確估計。 第四章：乾涉圖生成與質量評估 本章是InSAR數據處理的核心環節之一，主要關注乾涉圖的生成過程和質量評估。 精確配準： 強調乾涉SAR對精確定位的苛刻要求，詳細介紹常用的配準方法，如基於互相關函數的點目標配準、基於相位差的連續區域配準，以及先進的基於特徵點的配準技術。 乾涉圖生成： 闡述兩個SAR圖像（主影像和輔影像）如何在距離和方位嚮上進行重采樣，並進行共軛相乘，生成原始乾涉圖。 相乾性分析： 定義相乾性（Coherence）的概念，並詳細介紹相乾性的計算方法（如局部平均相乾性），以及其在評估乾涉圖質量和指示地錶信息方麵的作用。 地形相位去除（地形輔助）： 介紹如何利用外部數字高程模型（DEM）來模擬和去除由地形引起的相位，這是提取形變相位的關鍵步驟。重點講解DEM誤差對結果的影響及校正策略。 平地相位去除： 解釋平地相位（Flat Earth Phase）的産生原因，並介紹其計算和去除方法，以隔離齣真正的形變相位。 第五章：形變場提取與解纏 本章聚焦於從預處理後的乾涉圖中提取真實的地錶形變信息，並解決相位解纏的難題。 相位解纏（Phase Unwrapping）： 深入闡述相位解纏的本質——將2π周期性的相位值恢復為連續的相位變化。詳細介紹常用的解纏算法，包括： 基於最小二乘法的解纏： 如Goldstein算法。 基於路徑的解纏： 如Quality-Controlled Lee算法、Reconciled Least-Squares算法。 基於拓撲的解纏： 如差分方法。 魯棒性解纏方法： 討論如何處理低相乾區域的解纏問題。 形變速率計算： 介紹如何根據多時相InSAR數據，通過建立形變與時間的關係，計算地錶形變速率，並討論常用的建模方法（如綫性形變模型）。 形變場噪聲壓製： 介紹常用的形變場去噪技術，如空間濾波、時空濾波等，以提高形變結果的精度和可靠性。 第六章：形變監測技術 本章將集中介紹在不同應用場景下，利用InSAR技術進行地錶形變監測的具體方法和技術。 差分InSAR (DInSAR)： 詳細介紹DInSAR的工作原理，以及其在監測短時間內（如地震、滑坡）地錶形變方麵的應用。 永久散射體InSAR (PSInSAR)： 闡述PSInSAR技術，特彆是如何利用具有穩定反射特性的永久散射體（PS）來剋服相乾性損失問題，實現長時序、高精度的地錶形變監測。 小基綫集InSAR (SBASInSAR)： 介紹SBASInSAR技術，通過選擇一組具有較小時間基綫和空間基綫組閤的乾涉對，有效解決大區域和長時間序列的形變監測問題。 成像雷達乾涉測量（Interferometric SAR, InSAR）的其他高級技術： 簡要介紹一些更先進的技術，如疊層InSAR（Stack InSAR）、時間序列InSAR（Time-Series InSAR）等，以及它們在復雜地錶形變監測中的優勢。 第七章：機載InSAR數據的應用 本章將展示機載InSAR技術在各個領域的實際應用案例。 地質災害監測： 如滑坡、地麵沉降、崩塌等形變監測與預警。 工程監測： 如大壩、橋梁、建築物、礦山開采等基礎設施的形變監測。 地球科學研究： 如火山形變、冰川運動、地殼運動速率等地球動力學過程研究。 城市形變監測： 對城市區域的地麵沉降、建築變形進行高精度監測。 環境監測： 如海岸綫變化、濕地形變等。 第八章：數據處理軟件與實例分析 本章旨在提供實踐指導，介紹目前市場上主流的機載InSAR數據處理軟件，如Gamma, SARProz, ISCE, SNAP等，並分析其功能、優缺點。同時，選取典型的機載InSAR數據處理案例，詳細演示整個處理流程，包括數據預處理、乾涉圖生成、相位解纏、形變場提取等關鍵步驟，並對處理結果進行分析和解釋，幫助讀者掌握實際操作技能。 結論 本書係統地介紹瞭機載InSAR數據處理的完整技術鏈條，從基礎原理到高級應用，力求為讀者提供全麵、深入的學習資源。隨著機載SAR技術的不斷發展和處理算法的日益優化，InSAR將在地錶形變監測和地球科學研究領域發揮越來越重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對新興技術充滿好奇的愛好者，我一直關注著遙感技術的最新發展。近年來，SAR技術，尤其是乾涉SAR（InSAR）技術，憑藉其全天候、高分辨率的特點，在地球科學、災害監測、城市規劃等領域展現齣巨大的潛力。而“機載乾涉閤成孔徑雷達數據處理技術”這個書名，更是將SAR技術推嚮瞭一個新的高度。我一直對SAR的基本原理有所瞭解，知道它可以通過電磁波的反射來成像，不受光照條件的影響。但“乾涉”和“機載”這兩個詞，更是吸引瞭我。我猜想，“乾涉”技術能夠實現非常高的測量精度，可能能夠達到毫米級的形變監測，這簡直是科幻般的技術！而“機載”則意味著它比衛星SAR更具靈活性，可以針對性地對感興趣的區域進行高時空分辨率的觀測。這對於一些需要快速響應的災害監測，比如地震後的形變檢測、火山活動監測，甚至是地下管網沉降監測，都具有不可替代的優勢。我非常期待這本書能夠詳細介紹機載InSAR數據的獲取流程、預處理步驟，以及最重要的——數據處理算法。我希望能夠學習到如何從原始數據中提取齣地形信息、形變信息，甚至是如何進行形變速率的計算和趨勢分析。這本書會不會涉及一些高級的處理技術，比如差分InSAR（DInSAR）、永久散射體InSAR（PS-InSAR）等？這些技術是如何剋服大氣延遲、軌道誤差等影響，從而獲得更精確結果的？我對這些“黑科技”充滿嚮往，希望能在這本書中得到解答。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣一名長期在野外從事地質調查工作的人員來說，無疑是一劑強心劑。我們經常需要瞭解研究區域的地形地貌，特彆是那些難以到達的區域。傳統的測量方法，如全站儀、GPS測量，雖然精度高，但耗時耗力，而且受地形限製嚴重，很多時候隻能進行點測量，難以獲得連續的地形信息。而衛星遙感影像，雖然可以提供大範圍的遙感影像，但往往分辨率不高，且受到雲層、大氣等因素的影響，難以滿足一些精細的地形測繪需求。這本書的名字“機載乾涉閤成孔徑雷達數據處理技術”，聽起來就非常“接地氣”，也很“實用”。“機載”意味著它可以針對性地對特定區域進行高頻次的重復觀測，不受衛星軌道限製，能夠更好地適應我們的監測需求。“乾涉”技術更是能夠直接提取齣高精度的DEM（數字高程模型），這對於我們繪製精細地形圖、分析地錶侵蝕、滑坡等災害風險評估，以及進行地質結構解譯等方麵，都具有極其重要的價值。我特彆想瞭解的是，在實際操作中，如何通過機載InSAR技術獲取高精度的地形數據，以及如何進行數據的質量控製和精度評估。這本書是否會提供實際案例，展示機載InSAR技術在不同地質環境下的應用效果？例如，在山區、平原、高原等不同地貌區域，其數據的錶現如何？此外，我也對如何將InSAR提取的地形數據與我們現有的地質圖件進行疊加分析，以獲取更深層次的地質信息，抱有濃厚的興趣。如果這本書能夠提供一些關於數據融閤和解譯的指導，那將極大地提高我工作的效率和深度。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，任何一門學科的技術進步，都離不開其數據處理的核心。這本書的書名“機載乾涉閤成孔徑雷達數據處理技術”，恰好點齣瞭這一關鍵環節。我之前對SAR技術有所涉獵，但更多地停留在其成像原理和宏觀應用層麵。對於“乾涉”這一具體的技術細節，以及“機載”所帶來的獨特優勢，我知之甚少。我推測，這本書的核心內容將圍繞著如何從機載SAR數據中提取有價值的信息。這可能涉及到復雜的數學模型和算法，例如如何利用兩個或多個不同時間、不同視角的SAR影像進行乾涉，如何從乾涉條紋中解析齣地形高程和地錶形變信息。我非常好奇，在這個過程中，會涉及到哪些關鍵的技術難題？比如，如何處理大氣延遲對相位的影響？如何消除軌道誤差和地形誤差？如何進行相位解纏，以獲得連續的地形和形變場？另外，“機載”的特點，是否意味著其數據在處理上會比衛星數據更具有時效性，或者更便於進行高頻次的監測？這本書是否會詳細闡述這些處理流程，並提供一些實際的案例來佐證其效果？我希望能夠理解，從原始的SAR數據到最終的地形圖、形變圖，中間經曆瞭怎樣的蛻變過程。這對於我深入理解SAR技術，並將其應用於實際研究，具有重要的指導意義。我期待這本書能夠提供一套係統、詳盡的機載InSAR數據處理方法論，讓我能夠真正掌握這項先進的技術。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對地理信息係統（GIS）和遙感應用有著濃厚興趣的學生。在課堂上，我曾接觸過SAR的基本概念，也瞭解過一些遙感影像在土地利用、植被監測等方麵的應用。但是，“機載乾涉閤成孔徑雷達數據處理技術”這個書名，給我一種更深入、更專業的學習體驗。我理解“閤成孔徑雷達”是利用雷達信號來成像，而“機載”則意味著這種雷達是安裝在飛機上的，這讓我聯想到它可能具有比衛星更高的分辨率和更靈活的觀測能力。而“乾涉”部分，則是我最感興趣的。我隱約記得，乾涉SAR技術可以用來測量地錶的微小形變，比如地震造成的地麵抬升或沉降，甚至可以用來繪製高精度的地形圖。這對於我們理解地球的動態變化，以及進行一些災害風險評估，都至關重要。我非常渴望瞭解，這本書是如何具體地處理機載InSAR數據的。是否會從數據采集開始，一直講到最終的成果輸齣？例如，如何進行數據的幾何校正、相位解纏、地形和形變場的反演？書中是否會提及一些常用的處理軟件或算法？我希望能夠學習到一些實操性的知識，瞭解如何利用這些技術來解決實際問題。例如，如何利用InSAR數據來監測城市地下水開采引起的地麵沉降，或者監測大壩的穩定性？這本書能否提供一些案例分析，展示這些技術的實際應用效果，並幫助我理解其背後的科學原理？

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵上“機載乾涉閤成孔徑雷達數據處理技術”幾個字，瞬間就勾起瞭我對遙感技術的強烈好奇心。雖然我對SAR（閤成孔徑雷達）這個詞並不陌生，但“乾涉”和“機載”更是將其應用場景具體化，讓我聯想到那種高高在上的飛行器，以及它如何通過雷達的“眼睛”捕捉地麵的細微變化。我之前接觸過一些關於遙感圖像處理的基礎知識，例如像衛星遙感中的多光譜、全色等，也知道通過不同時期、不同角度的影像疊加可以分析地物的變化。但是，乾涉SAR（InSAR）似乎是一種更高級、更精密的手段，能夠測量地麵形變，這簡直就像是給地球做“CT掃描”，能夠揭示地殼運動、滑坡、融沉等肉眼看不見的地下活動。這本書的名字恰好點明瞭其核心技術，這讓我非常期待能夠深入瞭解其背後的原理，比如乾涉條紋是如何形成的，又是如何從中提取齣精準的地形高程和形變信息。特彆是“機載”這個詞，暗示瞭其數據獲取方式的靈活性，相較於衛星，飛機可以更近距離、更靈活地飛行，或許能提供更高分辨率、更頻繁的地錶監測數據。這對於一些小範圍、高精度的監測任務，例如礦山形變監測、城市沉降監測，甚至是災後評估，都具有非常重要的意義。我希望這本書能夠詳細闡述InSAR的基本原理，從乾涉條紋的相位解纏，到地形和形變的提取，再到可能涉及到的誤差分析和校正技術。同時，我也想知道，在實際的機載InSAR數據處理流程中，會遇到哪些挑戰，以及如何剋服這些挑戰。例如，大氣延遲的影響、軌道誤差、地錶覆蓋物的變化等，這些都可能是影響測量精度的重要因素。我渴望理解這些復雜的算法和處理流程，以便更好地應用於我自己的學習和可能的實踐中。