l波段sar生物量反演 -回复
ALOS卫星和ALOS-2卫星影像对比
到2010年时，ALOS卫星已经服役了4年（ALOS卫星于2006强。
实时的GPS L1导航：在监测灾害方面，实时导航在使用L1信号时很重要通过算法提升导航精度（预估电离层时延及其变化）测量精度优于10m事后精密定轨：双频（L1和L2波段）事后定轨精度优于1mALOS-2卫星的SAR载荷发射波段与L2信号有重叠部分提升GPS接收机低噪声放大器，抵抗SAR信号干扰的技术已经具备。
敏捷姿态能力：ALOS-2卫星具有绕本体滚动轴左右侧摆±30º的能力，该能力是为了减少卫星重访周期。
卫星从左侧视到右侧视的状态改变只需最多3分钟。
为了获得最大的姿态机动角速度，即在滚动轴方向角速度为0.7º/s，其中一个动量轮专门设置在滚动轴方向上。
该动量轮由JAXA的导航与控制研究所研制，最大输出控制力矩为0.9Nm，最大输出角动量为40Nms。
图2：ALOS-2卫星的左右测试机动能力示意图无线通信：任务要求卫星具有800Mbit/s的X波段载荷数据下传能力，而在传统的QPSK调制模式下，在375MHz频点下，峰值传输能力只能到400 Mbit/s，为了解决传输能力不足的问题，JAXA研发了XMOD（多模式高速数传模块）技术，使得数传系统能力提升到800Mbit/s，满足了卫星任务需求。
ALOS-2卫星装备了改进的数据管理系统，其中包括高速且巨大容量的数据存储装置，MDHS（任务数据处理系统）具有两种高速传输方式：直接传输和2次传输方式，MDHS的数据容量可达130GB，用于容纳PALSAR-2载荷收集得来的数据，并收集其他系统的健康数据。
图3：ALOS-2卫星数传系统逻辑架构发射情况：ALOS-2卫星于2014年5月24日，由日本研制的H-IIA F24型运载火箭从种子岛余杭中心发射升空，从火箭点火开始计时，15分钟47秒后ALOS-2卫星与运载火箭上面级分离确认。
图4：PALSAR-2载荷组成图CIRC（集成红外相机）CIRC是一款红外相机，在ALOS-2卫星上是一个有待验证的载荷，该载荷由三菱电气公司研制，是一款商业货架产品，相机配备了无需冷却的红外探测器阵列。
星载SAR综述
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自美国在1978年发射第一颗合成孔径成像雷达卫星( Seasat)[ 1] 以来, 由于其能全天时、全天候、不受国界和政治的影响，几乎可以获得地球每个角落的高分辨率图像而受到广泛关注。
合成孔径成像雷达获得的高分辨率图像与传统光学图像相比，具有其明显的特点，可以获得光学图像所不具有的信息，工作在低频段的合成孔径成像雷达甚至可以发现隐藏在树林下、浅层地表下的目标。
目前星载合成孔径成像雷达已经在民用、军用方面得到了广泛的应用。
在民用方面，主要用来灾害评估，如地震引起的山体、道路、桥梁的断裂程度评估，水灾、雪灾的面积评估，海洋受污染的程度评估等; 海洋特性研究，如根据雷达图像分析海流、内波特性等。
在军事方面，主要用来侦察重要军事目标，如港口、机场等; 也可以对打击效果进行评估。
利用两部干涉合成孔径成像雷达对同一地区获得的图像，经干涉处理可以形成该地区的三维图像，因此可以用于地图测绘。
星载SAR研究现状星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）的研究主要集中在美国、加拿大和欧洲诸国等西方发达国家。
美国是星载合成孔径雷达的发源地，美国的研究人员在星载SAR领域做到了多个第一。
早在1978年，美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）就成功发射了第一颗SAR卫星—海洋卫星（Seasat）错误!未找到引用源。
Seasat的轨道高度为795km，分辨率为25m，测绘带宽度为100km。
Seasat运行了100天，对地球表面多达1亿平方千米的面积进行了测绘，并且利用重复轨道干涉模式首次在空间获得了地球表面的星载SAR干涉测量数据。
1989年NASA开展了一项星球雷达任务——“麦哲伦”（Magellan）SAR观测金星计划错误!未找到引用源。
SAR国土资源应用
地形地貌识别与提取SAR的侧视成像特性使得雷达对地面的起伏、地面形变等地表几何特征极为明显，可以较为清晰明显地表现地形及地貌特征。
微波可以穿透云层植被和一定厚度的第四纪或松散沉积物，揭露一定地下深度的信息，适用于浅覆盖区构造的识别。
在断层区域，由于断层的错动，使得雷达信息显示弱于周围信息的线性信息，借此可以识别断层构造。
利用SAR 的穿透能力能够识别出被干沙掩埋的地形、地下河流及考古的特征信息等隐伏活动构造，目前多数还是应用于沙漠地区。
还可以利用水分对微波的高吸收性来检测地下河流、地下河床等，利用对线性几何特征极其敏感的特点，用于识别庙宇、建筑、道路等考古对象。
InSAR技术通过提取两幅SAR影响中的相位差信息可以计算地形和高程信息。
通过该技术可以生成覆盖广大区域的DEM。
矿产信息提取全极化SAR数据中包含同极化、交叉极化等不同的极化信息，可以全面反映地物目标的物理性质，可以用于识别岩性。
此外，结合SAR数据中的散射和极化信息与多光谱影像的光谱信息，可以用于找矿。
地表变形与灾害监测DInSAR技术能有效地反映出地面沉降，地表形变等情况，因此被用于监测城市地面沉降、矿产开采沉陷、滑坡塌陷及火山监测。
通过DInSAR技术，不仅可以获得地震前后的形变，还可以从所得的差分干涉图中可以看出断裂带形状及走向。
土地资源管理在高分辨率SAR影像上，可以通过散射系数、回波强度、相位信息和极化信息等要素，通过监督或非监督的分类方法区分不同的土地利用类型，如耕地、建设用地、交通运输用地、林地、草地和水体等。
土壤盐碱化监测土壤盐度与介电常数有很密切的关系，在一定的微波频率下，复介电常数的实部随着盐度的增加而降低，而虚部则随之升高。
虚部对盐度的敏感性随着频率的降低而增高。
因此可以通过L和C波段传感器的结合使用来进行土壤盐碱化的监测。
耕地信息提取与监测耕地在SAR影像上具有独特的后向散射特性，可以较好地与其他植被区分开来。
基于极化干涉SAR数据森林树高反演算法比较
基于极化干涉SAR数据森林树高反演算法比较曹霸;杨小梅;肖玲;卢鹏;王应泉;岳彩荣;于维莲【摘要】树高是森林资源的重要参数,因此对于树高反演的研究具有重要的意义.以欧空局提供的PolSARPro软件生成L波段和X波段的全极化雷达数据,对2个波段的数据进行预处理,选择DEM差值法、RVOG地相位法和复相干幅度法对树高进行反演,并对L波段和X波段反演结果进行分析.结果表明:对于L波段,DEM差值法低估了树高,RVOG地相位法高估了树高,复相干幅度法反演的树高精度比DEM 差值法和RVOG地相位法要高;X波段严重低估了树高,已经不适用这3种树高反演算法,反演的结果不理想.%Forest tree height is an important parameter of forest resources,so study on inversion of tree height of forest has important significance.This paper's data source has two full polarization data which were generated by PolSARPro software of ESA and two bands for the pretreatment,and the DEM difference method,RVOG phase method and the coherent amplitude method were chosen to reverse the tree height,finally analyzing and evaluating the result of L band and X band.The results show that for L band DEM difference method underestimates the tree height,RVOG phase method overestimates the tree height,the coherent amplitude inversion tree height precision is higher than DEM difference method and RVOG phase method,the X band badly underestimates the tree height and could not be applied to the three tree height inversion algorithm,the inversion result is not ideal.【期刊名称】《林业资源管理》【年(卷),期】2016(000)006【总页数】6页(P100-105)【关键词】PolInSAR;树高反演;DEM差值法;RVOG地相位法;复相干幅度法【作者】曹霸;杨小梅;肖玲;卢鹏;王应泉;岳彩荣;于维莲【作者单位】贵州林业勘察设计有限公司,贵阳 550003;贵州省第一测绘院,贵阳550003;贵州省林业调查规划院,贵阳 550003;贵州省林业调查规划院,贵阳550003;贵州省林业调查规划院,贵阳 550003;西南林业大学,昆明 650000;贵州省林业调查规划院,贵阳 550003【正文语种】中文【中图分类】TP722.6森林高度是反映森林资源数量和质量的重要参数,与森林蓄积量和生物量直接相关,是森林资源调查中最重要的调查因子之一,也是区域环境和全球碳循环研究的重要基础数据。
双基SAR处理和实验解读
双基SAR处理和实验摘要：双基地合成孔径雷达（SAR）采用了分离发射器和接收器飞行在不同平台上实现像开发中所含的目标的双站反射更多的信息，为军事应用，降低脆弱性收益前瞻性SAR成像，或增加雷达横截面。
除了技术问题，如振荡器的同步，发射脉冲与所涉及调整接收门时序，天线指向，飞行协调，和运动补偿，一个双基的发展聚焦算法仍在进行中和不充分地解决。
作为一个一步一个数值高效的处理器，本文提出了一种双站距离迁移算法的平移不变的情况下，在发射器和接收器具有相等的速度向量。
在本文中，该算法被成功地应用于模拟和实际数据的双基地。
真正的双基数据收购与研究机构的应用科学（应用科学研究所）的X波段SAR系统，即试验机载雷达II和相控阵雷达成像功能MULT，2003年10月。
关键词：双基SAR，双基SAR实验，范围偏移算法，合成孔径雷达（SAR）。
I 简介在双基地合成孔径雷达（SAR）的兴趣在过去几年迅速增加。
.这是基于对双基SAR配置的具体优势与单基系统，如双基SAR数据方面的特征提取和分类增加了信息内容的比较。
这可能是有价值的，例如，对于地形特征，表层沉积，排水，以显示森林，植被和土壤之间发生的关系。
这为土地分类和土地利用管理的重要信息。
此外，农业监测，土壤测绘和考古调查可能受益于双基SAR成像。
即使对于在显示单站SAR图像的雷达低截面（RCS）的对象，人们可以找到鲜明的双基角2项增加的评论RCS2改造这些对象在最后的SAR图像清晰可见。
另一方面，特别是城市地区受由于二面角和多面体效应强反射，这可以通过使用用于发射器和接收器，这意味着一个双基地SAR星座不同的位置被降低。
其结果是一个更加均匀的SAR图像中对比的单基的情况下。
双边和多基地合成孔径雷达（SAR）系统与单基系统，如比较带来额外的好处：灵活性，降低脆弱性的军事应用，能够使用多级干涉，可能由多个接收器相结合的收购来增加带宽方位[18]等。
一些多基地卫星配置提出像干涉手翻[20]，以及各种双基空降试验已进行了[7]，[10] - [12]，[19]。
sar波段分类
sar波段分类
SAR系统的电磁波工作频段目前主要包括L、C、X波段。
具体如下：
L波段。
最早用于搜索雷达的电磁波波长为23cm，这个波段被定义为L波段（英语Long的首字母），后来这一波段的中心波长变为22cm。
C波段。
为了结合X波段和S波段的优点，逐渐出现了使用中心波长为
5cm的雷达，该波段被称为C波段（C即英语Compromise的首字母，意为“结合”）。
X波段。
在主要使用3cm电磁火控雷达出现后，3cm波长的电磁波被定为X波段，因为X代表地图坐标上某点。
此外，还有Ka、K等其他波段，更多信息建议咨询专业雷达工程师或查阅雷达相关书籍文献。
遥感提取生物量的方法综述
利用遥感提取森林生物量的方法综述一、引言森林是陆地上最大的生态系统，在全球变化研究中占有举足轻重的地位。
森林生物量是整个森林生态系统运行的能量基础和营养物质来源，是研究生物生产力、净第一性生产力、碳循环、全球变化研究的基础，因此对森林生物量测定方法进行研究具有非常重要的意义。
随着“3S”技术(地理信息系统GIS、全球定位系统GPS、遥感RS)的不断发展,对植被生物量的研究已经从小范围、二维尺度的传统地面测量发展到大范围、多维时空的遥感模型估算。
遥感不仅可以为预测生物量的模型提供数据，而且可以直接用于生物量的估算和制图。
二、利用遥感提取生物量随着全球变化研究的深入，陆地生态系统生物量的估算工作变得越来越重要。
基于遥感的生物量估算模型也逐渐由传统的经验模型向机理模型转变。
机理模型是建立在植被辐射的吸收、反射与辐射在植被冠层和大气的传输过程以及影响森林生产力的生态学因子之上的。
最初，人们用LandsatMSS来监测植被的叶面积指数和活体生物量。
后来，更多的是利用Landsat TM和NOAA A VHRR数据来监测植被生长和生物量。
如结合地面调查和TM、A VHRR数据，对数百万平方公里欧洲森林生物量的成功估算，利用TM数据对美国Colorado矮草草原地上部分生物量的估算，对美国EastMaryland落叶林的地上部分生物量的估算等。
近年来，各种星载和机载SAR 数据己被广泛用于估算陆地植物生物量，生物量估算己成为SAR数据的重要应用领域之一。
卫星遥感使人们能在大陆甚至全球尺度上监测自然资源。
过去的研究主要集中在热带和北方针叶林区。
与传统的生物量估算方法比较，遥感方法可快速、准确、无破坏地对生物量进行估算，对生态系统进行宏观监测。
研究者可以利用遥感的多时相特点定位分析同一样区一段时间后的非干扰变化，使传统方法难以解决的问题变得轻而易举，使动态监测成为可能。
且RS、GIS技术的集成推动了生物量遥感估算的进程，在GIS环境下实现包括RS信息在内的多种信息的复合，建立生物量遥感模型。
SAR图像处理
SAR图像处理班级：学号：姓名：一：SAR图像概述：SAR是一种可成像的雷达，它所用的雷达波段大约是300MHz到30GHz。
比如一般用的波段是1~10GHz的合成孔径雷达，大气对这种波段的影响不大。
也就是说如果天上有一个合成孔径雷达卫星，白天黑夜、大气的云雾雨雪等天气变化对雷达看到的结果影响甚微，可忽略不计。
所以合成孔径雷达是一种全天时、全天候的雷达，它所成的图像就是SAR图像了。
SAR图像的场景和照相机拍出来的场景类似，只不过波段不同看到的事物也不一样。
SAR都是斜视的，而光学的可以垂直照射。
二 SAR图像成像原理雷达是通过发射微波，接收地面目标反射的回波来获得信息的一种主动微波遥感，而且主要采用侧视雷达。
侧视雷达的工作原理是把天线安装在飞行器的侧面，在垂直于航线的一侧或两侧发射雷达波束，这个波束在航向上很窄，在距离向上很宽，覆盖了地面上一个很窄的条带，随着飞行器向前移动，不断地发射这样的波束，并接收相应的地面窄带上各种地物的回波信号。
这样，雷达波束在目标区域上扫过，获得该地区的连续带状。
平行于飞行航线的方向称为方位向，垂直于航线的方向称为距离向。
图像的灰度与后向散射波强相关，反映地表的粗糙性、介电常数等性质。
侧视雷达又可以分为真实孔径侧视雷达和合成孔径侧视雷达。
真实孔径雷达是一种以天线的真实孔径工作的侧视雷达，这种雷达的方位向分辨率比较低，要提高方位向分辨率，只有加大天线的孔径，尽量缩短观测距离和采用较短波长的电磁波，但是在实际应用中，这些办法受到很多因素的限制，因此要想进一步提高方位向分辨率，往往采用合成孔径技术。
合成孔径雷达（SAR）作为一种高分辨成像雷达，其基本思想是：将同时处于天线主波束内的真实孔径雷达不能区分的多个目标的多普勒频率和相位同时加以记录和处理，然后再根据多普勒频率和相位的不同来识别相邻的目标。
也就是说，利用飞行器的移动，将真实孔径雷达的小天线依次携带到相应于线性天线阵列的各个阵元应该放置的位置上，而在每个位置上发射一个雷达信号并接收其回波加以存储，当发射单元移动一个波束宽度的距离后，存储的信号与一个实际线性天线阵诸阵元所接收到的天线信号非常相似。
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l波段sar生物量反演-回复
波段SAR生物量反演是一种利用合成孔径雷达（SAR）数据来估计生物量的方法。
SAR技术利用微波信号穿透植被，可以提供高分辨率、全天候和全天时的数据。
该技术在农业、林业和生态监测等领域具有广泛应用。
本文将详细介绍波段SAR生物量反演的原理和方法。
一、SAR技术原理
合成孔径雷达技术使用的微波信号可以穿透植被并与地面进行相互作用。
植被对微波信号的散射和吸收特性会受到生物量、枝干、叶片形状和密度等因素的影响，因此可以通过分析和解释微波信号的散射特性来获得有关生物量的信息。
二、生物量反演模型
为了实现波段SAR生物量反演，需要建立相应的反演模型。
常用的生物量反演模型包括林冠生物量反演模型和农作物生物量反演模型。
1. 林冠生物量反演模型
林冠生物量反演模型基于生物物理参数与SAR散射系数之间的关系。
主要参数包括植被类型、枝干粗度、叶片形状和水分含量等。
通过测量林冠特性，结合SAR数据，可以建立林冠生物量反演模型，从而估计森林的生物量。
2. 农作物生物量反演模型
农作物生物量反演模型主要基于农作物结构特征和光学/遥感数据之间的关系。
这些结构特征包括农作物高度、植被覆盖度和叶片面积指数等。
通过测量这些农作物特性，并结合SAR数据，可以建立反演模型来估计农作物的生物量。
三、数据获取和处理
波段SAR生物量反演需要获取相应的SAR数据和地面观测数据。
SAR数据可以通过卫星或飞机获得，并且可以覆盖较大的区域。
地面观测数据可以通过实地调查或其他遥感数据来获取，用于建立反演模型。
1. SAR数据获取
SAR数据可以通过卫星（如Sentinel-1、ALOS-2等）或飞机（如L-band 机载SAR）来获取。
这些数据具有高分辨率和全天时的特点，适用于生物量反演。
2. 地面观测数据获取
地面观测数据包括生物量、植被结构和其他环境因素的测量。
这些数据可以通过实地调查和其他遥感数据（如光学影像、高分SAR等）来获取。
当地面观测数据无法获取或不精确时，可以使用其他遥感数据进行辅助。
四、生物量反演方法
波段SAR生物量反演可以使用多种方法来实现。
常用的方法包括模型反演、机器学习和深度学习等。
1. 模型反演
模型反演是基于已知的生物量反演模型和观测数据，通过数学模型进行反演计算。
这种方法需要事先建立反演模型，并且对于不同的植被类型和环境条件可能需要不同的模型。
2. 机器学习
机器学习方法通过对已有的SAR和地面观测数据进行训练，建立映射函数来实现生物量反演。
常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和人工神经网络等。
3. 深度学习
深度学习方法通过多层神经网络的学习和优化，自动学习特征表示和生物量反演模型。
这种方法可以有效地处理大量的SAR数据和地面观测数据，提高生物量反演的准确度。
五、应用前景和挑战
波段SAR生物量反演在林业、农业等领域具有广泛的应用前景。
它可以为森林资源管理、农作物生产优化和生态环境监测提供重要的信息。
然而，波段SAR生物量反演也面临一些挑战，如模型建立的复杂性、数据获取和
处理的困难以及地面观测数据的精度等。
结论
波段SAR生物量反演是一种应用合成孔径雷达技术估计植被生物量的方法。
通过建立反演模型，获取相关数据，可以估计植被的生物量。
该方法在林业、农业和生态环境监测中具有广泛的应用前景，但仍需要进一步研究和发展，以克服目前面临的挑战。