基于SAR图像的输电走廊含水量分布信息提取方法研究

摘要

土壤水分不仅是植被生长和发育的物质基础，而且能够影响植被种类在不同区域的分布。土壤含水量在预测滑坡、塌方、泥石流以及地表沉降等自然灾害等方面具有重要作用，虽然平坦地区土壤含水量反演已经能够达到较高的精度，但是目前山区地形下土壤含水量反演依然是一个难题。
　　与光学成像相比，微波遥感具有能够全天时、全天候工作的优势，不受云雨天气、光线、云层以及黑夜的影响。20世纪以来，合成孔径雷达技术取得了较大发展，多波段、多极化、多入射角数据已经能够成功获取。相对于单极化、单波段数据，多极化、多波段数据包含更多信息，利用多极化数据反演土壤含水量能够提高反演精度，简化反演算法。
　　本文采用理论与实践相结合的方法研究土壤含水量信息提取。2015年6月，利用微波散射计测量裸土不同含水量、不同淹没比条件下的后向散射系数。通过实验数据以及 AI EM模拟数据建立裸土含水量反演模型，并利用不同淹没比半淹区的后向散射系数建立裸土淹没比反演模型。并利用不同入射角测量数据对模型精度进行验证，验证结果表明利用以上模型反演土壤含水量以及半淹比例具有一定的准确性。本文研究区中存在大面积植被区域，针对该区域利用水云模型以及以上建立的裸土含水量反演模型相结合的方法建立了植被覆盖下土壤含水量反演算法。
　　本文研究区为泸定县输电走廊区域，该区域存在地形起伏大、植被覆盖比例大等特征。雷达卫星为斜视成像系统，文中所用 Radarsat-2数据中心入射角为42.5°。由于以上两个特征SAR图像中存在大面积的阴影区域，文中采用InSAR技术并参考90米分辨率DEM数据提取出10米分辨率DEM数据，采用高程矫正的办法去除SAR图像中存在的大面积阴影。
　　文中首先对获取SAR图像的HH、VV极化数据进行多视、滤波、辐射校正、几何校正、高程矫正等处理。采用支持向量机的方法对处理后 VV极化数据进行分类，去除图像中的水体以及阴影区域，分别对裸土以及植被覆盖区域采用对应算法反演出土壤含水量，得到含水量分布图。最后对输电走廊区域含水量提取精度进行分析和验证。

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第一章 绪论

1. 1 选题背景及研究意义

1. 2 国内外研究现状

1. 3 研究内容及技术方案

1. 4 本章小节

第二章 裸土不同含水量及不同淹没比例的后向散射测量实验

2. 1 散射测量系统简介

2. 2 散射测量与散射系数

2. 3 散射计室外定标

2. 4 土壤含水量

2. 5 土壤表面粗糙度测量

2. 6 实验地半淹比例的测量

2. 7 实验数据处理

2. 8 本章小节

第三章 建立土壤含水量反演算法

3. 1 裸土微波散射模型

3. 2 植被覆盖下土壤微波散射模型

3. 3 建立裸土含水量反演模型

3. 4 建立植被覆盖下土壤含水量反演模型

3. 5 本章小节

第四章 输电走廊（泸定县）含水量分布信息提取

4. 1 土壤含水量反演流程图

4. 2 干涉测量方法

4.3 采用INSAR技术提取高分辨率DEM数据

4.4 SAR图像的强度特征

4.5 SAR图像的噪声特征

4. 6 多视和滤波处理

4.7 SAR图像的几何特征

4. 8 辐射校正和几何校正

4. 9 图像分类

4. 10 土壤含水量提取

4. 11 含水量提取结果分析

4. 12 本章小节

第五章 总结和展望

5. 1 总结

5. 2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果