微波图像的解译
2011微波遥感-7.1,7.2.0
COSMO SAR Paris 图像方向滤波
COSMO SAR Paris 图像
COSMO SAR Paris 图像方向滤波
COSMO SAR Paris 图像边缘增强
（7）公路，铁路与桥梁
n 公路路面一般可认为是平滑表面，图像上是无回波的暗线条，当
分辨率很低时；这个暗线条也无法辨别，但道路两旁的地物如建 筑物、树林等却可能与道路构成角反射器，而在图像上形成亮线 条，暗示着道路的存在，高速公路在两个单行道之间常有隔离物 如水泥墙墩、栏杆，或一条植被覆盖带，前者在两条暗线条间形 成亮线条小暗线条有时不一定是公路，其它地物如灌溉渠道等， 也会形成暗线条。 n 铁路在雷达图像上的色调变化很大，有时很强，有时很弱。当铁 路的延伸方向与雷达图像的距离向一致时，图像上的信息为一暗 线条。在铁路与航向平行时，路基与地面构成二面角，图像上出 现强线条。 n 桥梁的桥面一般因镜面反射在图像上无回波，但是由于桥梁各部 分，如扶墙、栏杆、横档等之间能形成许多角反射器，因此在很 窄的指向角范围内都具有强回波。 n 桥墩和水面所形成的二面角反射器也能贡献强回波，在图像上分 辨率很高的情况下，甚至可以分出桥墩的数目。但桥墩和水面在 一定条件可能在图像上形成虚桥，其中较亮的那条是实际存在的 桥，较暗的那条为虚桥。
沿岸固定冰 区
破碎冰区
灰冰及灰白 冰
初生冰及冰 皮区
渤海湾RADARSAT_1 SAR 图像
COSMO 南极wilkins 冰盖X-profile
（6）城市与地表建筑物
n 房屋一般具有较强回波信号。单独建筑物的四
个侧面和顶面总有两面受到微波照射，侧面与 地面等可能组成多个角反射器，故回波较强。 平顶建筑物屋顶大多形成镜面反射，于是整个 建筑物在图像上呈现L形，如果是人字形屋 顶，这样图像上就不再是L形，而是出现很亮 的点状目标，因为屋顶的瓦面构成了角反射。
遥感图像目视解译基础微波影像的判读转帖
遥感图像目视解译基础微波影像的判读转帖微波影像的判读微波遥感采用的波长范围为1mm-100cm，它可以穿透云雾和大气降水，测定云下目标地物发射的辐射，对地表有一定穿透能力，具有全天候、全天时的工作能力。
微波遥感观测目标地物电磁波的辐射和散射。
被动微波遥感观测目标地物的辐射，常用的被动遥感器有微波辐射计(microwave radiometer)。
主动微波遥感由遥感器向地面发射微波，探测目标地物后向散射特征，常用的主动遥感器有微波散射计(microwave scatterometer)、微波高度计(microwave altimeter)和成像雷达(microwave radar)。
成像雷达提供了微波遥感影像(也有人称雷达影像)，这里简称微波影像。
成像雷达分为真实孔径雷达(RAR：real aperture radar)与合成孔径雷达(SAR：synthetic aperture radar)。
近年来，合成孔径雷达技术发展很快，除了航空遥感平台搭载合成孔径雷达，航天遥感平台也搭载合成孔径雷达，获取地球表层微波影像。
微波影像具有以下特点：(1)侧视雷达采用非中心投影方式(斜距型)成像，它与摄像机中心投影方式完全不同。
(2)比例尺在在横向上产生畸变。
在雷达波束照射区内，地面各点对应的入射角不等，距离雷达航迹越远，入射角越大，使得影像比例尺产生畸变，其规律是距离雷达航迹愈远比例尺愈小。
(3)地形起伏移位在地学研究领域，经常采用Ka及X波段成像雷达进行资源与环境调查。
雷达影像可应用于以下领域：海洋环境调查、地质制图和非金属矿产资源调查、洪水动态检测与评估、地貌研究与和地图测绘等。
进行雷达影像解译，需要具备微波遥感的基础理论知识，掌握各种目标地物的微波特性和微波与目标地物相互作用规律，同时也需要掌握微波影像的判读方法和技术。
微波影像的判读方法(1)采用由已知到未知的方法，利用有关资料熟悉解译区域，有条件时可以拿微波影像到实地去调查，从宏观特征入手，对需要判读的内容，可以把微波影像与专题图结合起来判读，反复对比目标地物的影像特征，建立地物解译标志，在此基础上完成微波影像的解译。
2016-2017(1)微波遥感-4.3微波图像的处理
原始图像
高通滤波
强反射回波通过-顶面
强反射回波通过-边缘
方向滤波增强
阴影增强明显
边缘增强明显
Laplacian边缘增强滤波
顶面增强
边缘增强
ROBERTS边缘增强
边缘及顶面增强-连续
边缘增强-不连续
图形学-膨胀运算
顶面连续正常
强回波面积夸大
图像密度分割
灰度差较小Βιβλιοθήκη 灰度差较大图像密度分割
灰度差较小，边界模糊
第四章 微波图像的 解译与处理
4.1 微波图像解译标志 4.2 典型地物的图像特征 4.3 微波图像的处理
多视处理去噪 n 滤波去噪 n 单视复图像预处理 n 彩色合成 n 图像变换
n
多视处理
n
n n n
SAR所采用的相干波成像方式使影像受到斑点噪 声(speckle)的干扰，斑点噪声给图像分类带来较 大困难，并使SAR影像的可解译性变差。 对斑点噪声抑制技术的研究一直是SAR成像技术 的重要课题之一。 斑点噪声的抑制技术可分为两大类，即成像之前 的多视处理技术和成像后的滤波技术。 多视处理能有效地平滑噪声,但降低空间分辨率; 基于空间域滤波算法能有效地平滑斑点噪声,但不 同程度地损失边缘和细节信息。
R：JERS-1，G：TM6，B：RADARSAT-1
n
n
利用8m RADARSAT-2全极 化数据与2.4m Q MickBird多 光谱数据，对2008年初，中 国南方雪灾破坏最严重的贵 州省进行了森林雪灾破坏状 况的协同监测。 图片为RADARSAT-2全极化 数据与QuickBird多光谱数据 的融合结果,显示出受雪灾破 坏的森林与健康森林之间存 在较大差异，表明利用全极 化雷达与光学遥感数据协同 监测雪灾森林破坏是有效的。 特别是全极化雷达数据‘在 森林破坏监测方面具有明显 优势，为中国西南地区的森 林资源调查和灾害监测提供 了全天候的遥感数据源及应 用可能
遥感导论课后习题答案解析
第一章：1.遥感的基本概念是什么？应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
2.遥感探测系统包括哪几个部分？被侧目标的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用.3.作为对地观测系统，遥感与常规手段相比有什么特点？①大面积同步观测：传统地面调查实施困难，工作量大，遥感观测可以不受地面阻隔等限制。
②时效性：可以短时间内对同一地区进行重复探测，发现地球上许多事物的动态变化，传统调查，需要大量人力物力，用几年甚至几十年时间才能获得地球上大范围地区动态变化的数据。
因此，遥感大大提高了观测的时效性。
这对天气预报、火灾、水灾等的灾情监测，以及军事行动等都非常重要。
（比较多，大家理解性的删除自己不需要的）③数据的综合性和可比性遥感获得地地物电磁波特性数据综合反映了地球上许多自然、人文信息。
由于遥感的探测波段、成像方式、成像时间、数据记录、等均可按照要求设计，使获得的数据具有同一性或相似性。
同时考虑道新的传感器和信息记录都可以向下兼容，所以数据具有可比性。
与传统地面调查和考察相比较，遥感数据可以较大程度地排除人为干扰。
④经济性遥感的费用投入与所获得的效益，与传统的方法相比，可以大大的节省人力、物力、财力和时间、具有很高的经济效益和社会效益。
⑤局限性遥感技术所利用的电磁波有限，有待进一步开发，需要更高分辨率以及遥感以外的其他手段相配合，特别是地面调查和验证。
第二章：6.大气的散射现象有几种类型？根据不同散射类型的特点分析可见光遥感与微波遥感的区别，说明为什么微波具有穿云浮透雾能力而可见光不能。
①瑞利散射（大气中粒子的直径比波长小得多时发生的散射）.②米氏散射（当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射）③无选择性散射（当大气中粒子的直径比波长大的多时发生的散射）.大气散射类型是根据大气中分子或其他微粒的直径小于或相当于辐射波长时才发生。
使用遥感技术进行卫星图像解译的步骤和技巧
使用遥感技术进行卫星图像解译的步骤和技巧引言：遥感技术的发展使得我们能够通过卫星图像来获取地球表面的信息，这为研究地质、环境、气象等领域提供了重要的数据来源。
然而，要正确解读和分析卫星图像，需要掌握一些步骤和技巧。
本文将介绍使用遥感技术进行卫星图像解译的基本步骤和一些实用的技巧，帮助读者更好地理解卫星图像。
一、图像预处理首先，对卫星图像进行预处理是十分重要的。
这一步骤包括噪声去除、辐射定标和几何校正等。
噪声去除能够提高图像的质量，使得后续分析更加准确。
辐射定标能够将图像中的亮度值转化为反射率或辐射通量，从而消除由于地表反射和大气散射引起的变异。
几何校正则是将图像进行地理坐标转换，使其具有地理空间参考。
这些预处理步骤可以利用遥感软件完成，如ENVI、ERDAS等。
二、波段选择卫星图像通常包含多个波段，不同波段对应不同的能量范围和物理特征。
因此，选择适当的波段进行解译非常重要。
通常，可见光和近红外波段能够提供地物的光谱信息，热红外波段能够反映地物的热特征，雷达波段能够穿透云层，获取地表的形状信息。
根据研究目标和需求，选择合适的波段进行解译。
三、特征提取在进行卫星图像解译时，需要从图像中提取出代表地物的特征。
这一步骤可以利用图像处理和模式识别技术来实现。
常用的特征包括土地覆盖类型、植被指数、湿度指数等。
特征提取可以通过图像分割、分类和聚类等方法完成。
图像分割将图像分为若干个不同的区域，分类将每个区域判别为某一类别，聚类则将图像中的像素划分为几个类别。
四、分类与识别分类是卫星图像解译的核心步骤之一。
分类可以根据不同的标准进行，如最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。
这些分类方法可以根据提取的特征进行训练，并对未知像素进行分类。
识别是指将分类结果与地物进行对应，确定每个类别代表的地物类型。
分类与识别的准确性往往依赖于特征提取的效果和训练样本的质量。
五、验证与精度评价解译卫星图像后，需要对结果进行验证和精度评价。
遥感图像解译二案：遥感图像解译的基本原理与方法
遥感图像解译是利用遥感技术获取的卫星、空遥感图像数据，进行目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析的过程。
它已经成为现代地质、地理、环境和农业等领域中不可或缺的技术手段。
在工程建设、资源管理和环境保护等方面，都具有不可替代的作用。
遥感图像解译的基本原理遥感图像解译需要依赖遥感技术采集的图像数据。
遥感图像数据一般包括光学图像和雷达图像。
光学图像是通过接收地物反射或辐射的能量采集的图像。
它的频谱范围一般包括可见光、红外线和紫外线等波段。
雷达图像则是通过接收地物反射或散射的雷达波信号采集的图像。
它的频谱范围主要在微波段。
在遥感图像解译中，需要通过对不同波段的图像数据进行处理和分析，以达到目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析等目的。
因此，了解不同波段的地物反射和散射特性是遥感图像解译的基本原理。
遥感图像解译的方法遥感图像解译的方法可以分为人工解译和计算机自动解译两种。
人工解译是指通过观察和分析遥感图像，利用人类的经验和知识来进行判断、分类和提取等操作的一种解译方法。
计算机自动解译则是指利用计算机程序和算法来实现遥感图像的分类、目标检测和特征提取等操作的一种解译方法。
人工解译的基本流程包括：影像预处理、目标提取、图像分类、图像后处理等步骤。
其中，影像预处理主要包括对图像进行去噪、增强、几何校正和辐射定标等操作；目标提取则是指对图像中的目标进行检测和分割操作；图像分类则是指按照特定的标准对目标进行分类和识别；图像后处理则是指对分类结果进行精细化处理和分析。
计算机自动解译则是利用计算机程序和算法来进行遥感图像解译。
其中，监督分类法是常见的自动分类方法之一。
监督分类法是指利用已知分类样本和特征向量等信息，来训练计算机程序，然后对整幅遥感图像进行分类的一种方法。
一般情况下，监督分类法需要进行数据选择、特征提取、模型训练和分类等步骤。
除了监督分类法外，还有无监督分类法、神经网络法、模糊聚类法和支持向量机法等自动解译方法。
华北理工微波遥感课件第7章 微波图像的目视解译和计算机处理
• 图像色调是雷达回波强弱的表现，它与许多因素 有关，其中有波长、入射角、极化方式、地物目 标的方位、复介电常数、表面粗糙度、是否构成 角反射器等。
• 形状是指地物的周界或轮廓所构成的空间形式， 在可见光和红外图像上比较清楚，但在雷达图像 上，大多数地物目标在雷达图像上的形状与其在 人们的视觉中的形象相差很大，而且常常是实际 目标的部分轮廓。
影响植被回波的主要因素有含水量、粗糙度、 密度、结构等，对于人工种植的植物来讲，还有 种植的几何形状等。一般说来，含水量大的植被 回波信号要强。
如果能很好区分不同农作物，则VV极化在同极 化中较好，但农作物常是粗糙面，具有去极化作 用，故而利用交叉极化能提高分类精度。
不同的季节对植物回波的影响也是明显的，
第七章 微波图像的目视解译和计算机 处理
第一节 雷达图像的解译标志特点 第二节 雷达图像中各类地物的解译 第三节 微波辐射计图像解译 第四节 图像变换、彩色合成与目标解译 第五节 计算机处理与识别
• 1.在利用雷达图像进行解译时必须熟悉其成像机 制和图像信息特点。
• 2.充分了解雷达图像解译标志的特点和各类地物 的解译规律.
• 大小与图像的分辨率有关，低分辨率的情况下不 可能反映地物大小，分辨率高的情况下，又取决 于它的回波信号与邻近地物的差异。另外，地物 所处位置也是必须注意的，如果在坡面上，因为 透视收缩，叠掩和阴影会造成很大变形。
• 阴影是雷达波照射不到的地方，在解译时，须将 阴影部分靠近判读人员，亮的部分则远离判读人 员，否则会造成错觉，将原本是凸起的地形看成 是凹下的。阴影是地形起伏或高大地物的标志， 它掩盖了在这一部位的地物。
微波课件第11章
d = (0.5 − 0.463)λ + 0.159λ = 0.196λ d ′ = (0.5 − 0.463)λ + 0.338λ = 0.375λ
短路支节的长度： ② 短路支节的长度：短路支节对应的归一化导纳为
y1 = − j1 和 y 2 = j1 ，分别与 y A = 1 + j1 和 y B = 1 − j1 中 的 虚
解：归一化负载阻抗 z l = Z l Z 0 = 2 + j1 ，它在圆图上 的位于P1点，相应的归一化导纳为 y l = 0.4 − j 0.2，在圆图上 的位于过匹配点O与OP1相对称的位置点P2上，其对应的向电源 方向的电长度为0.463， 方向的电长度为0.463，负载反射系数 0.463 =0.4+j0.2=0.447∠0.464。 Γl=0.4+j0.2=0.447∠0.464。 沿等| =1的电导圆交于两点 的电导圆交于两点A 将点P2沿等|Γl|圆顺时针旋转与g=1的电导圆交于两点A， B：
1.6 史密斯圆图及其应用
1. 阻抗圆图
Z in ( z ) − Z 0 z in (z ) − 1 Γ (z ) = = Z in ( z ) + Z 0 z in (z ) + 1
其中， 归一化输入阻抗。 其中， in (z ) = Z in (z ) Z 0 为归一化输入阻抗。 z 极坐标形式时, 极坐标形式时
Γ l = 0.4 + j 0.2 = 0.447∠0.464
对应的电长度为0.159 0.159， y A = 1 + j1 ，对应的电长度为0.159， 对应的电长度为0.338。 B点的导纳为y B = 1 − j1 ， 对应的电长度为 。 A点的导纳为
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
{色调 是回波强度的反应，与波长、入射角、极化方式、地 物目标的方位、复介电常数、表面粗糙度、是否构成 角反射器等有关。 {形状 指地物的周界或轮廓构成的一种空间形式。雷达图像 上，大多数地物目标在雷达图像上的形状与其在人们 的视觉中的形象相差很大，而且常常是实际目标的部 分轮廓 {大小 与分辨率有关 {阴影 判读时需要注意阴影的背向。
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.2雷达图像各类地物的解译
1、植被 影响植被回波的主要因素有含水量、粗糙度、密度、结 构等，对于人工种植的植物，还有种植的几何形状等。
n含水量：大，回波强； n粗糙度 n观测方向 n俯角 n极化方式
VV极化在同极化方式中较好，交叉极化信息能提 高分类精度。
n季节 多极化与多时相图像相结合。
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7.2雷达图像各类地物的解译
2.雷达图像中各类地物的解译 n 结合影响雷达色调的因素与判读标志的关系进行整 理 n 各种不同地物影像色调的影响因素 n 不同地物判读的注意事项
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.2雷达图像各类地物的解译
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.2雷达图像各类地物的解译
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.2雷达图像各类地物的解译
3、岩石和地质构造 利用岩石的表面粗糙度、风化特点和地貌形态解译岩 石。 从色调、阴影和纹理进行地质构造分析。 俯角的选择 4、水 平静水面的判读 河流的判读 河流流向与雷达波束有夹角时 河流流向与雷达波束方向一致时
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7.1雷达图像的解译标志特点
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
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7.1雷达图像的解译标志特点
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
多时域合成SAR图像
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.4计算机处理与识别
⑤计算机自动分类
利用预处理后的影像使用常规方法进行自动分类 分类新方法: 1.小波变换方法
不同方向纹理，不同尺度，同一尺度三方向 2.分维数
纹理平滑，维数值小，反之，大 3.与其它影像结合
利用人工神经网络，（配准、样本、训练） 4.利用多时域影像
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.2雷达图像各类地物的解译
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
è雷达图像的解译标志特点 è雷达图像中各种地物的解译 è图像变换、彩色合成与目标解译 è计算机处理与识别
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
1.雷达图像解译标志特点： n 雷达图像的主要解译标志有哪些 n 影响雷达图像色调的因素与雷达解译标志 的关系 n 各种不同解译标志的图像表现及判读中的 注意事项
7.2雷达图像各类地物的解译
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.2雷达图像各类地物的解译
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.2雷达图像各类地物的解译
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7.2雷达图像各类地物的解译
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.4计算机处理与识别
②直方图均衡
增强中部，压抑两头（对直方图）
③纹理结构
纹理结构单元中的排列Ai 6561种 （
）
纹理结构直方图 H（Ai） 全为0 有一个1 有一个2 有两个1 有两个2 ……
峰值分析 选取主要形态，并编码 其它形态按相似性处理
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7.1雷达图像的解译标志特点
①解译标志 主要在于色调、纹理、相对位置关系 形状、大小 由于受变形影响，很难利用
②尽可能利用多极化图像，多时域图像和多频段图像。 ③可与其它图像一起，结合地物的各种图像特点进行分 析。
第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
④注意季节的影响， 注意影响回波的主要因素 含水量，粗糙度，地物排列的方向性。
7.2雷达图像各类地物的解译
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.3图像变换、彩色合成与目标解译
1、多极化图像处理与分析 1)将每一种图像进行逐一分析和对比分析，以求从对比 中掌握某些具有规律性的信号特征，为某一专题信息 的提取总结解译的方法。 2）假彩色合成，以便更好地突出地物差异细节，提取 所需的目标信息。 2、图像变换与合成 SAR与TM图像融合分析 比值变换 HIS变换
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7.1雷达图像的解译标志特点
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
⑤与计算机处理结合起来 如：去噪声、增强、彩色合成、影像融合。
⑥同一地物在不同情况下的色调不同。 如：铁路延伸方向，同距离向一致，暗线条， 同航向平行，较亮线条。
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.1雷达图像的解译标志特点
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多时域，不受云雨干扰，有数据保障，形成时变 曲线
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.4计算机处理与识别
多极化GlobeSAR图像
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第七章 雷达图像的目视解译与计算机处理
7.2雷达图像各类地物的解译
5、冰雪 结构、含水量和介电常数 新鲜雪 冰 6、房屋与城市 房屋 村庄 城市 7、公路、铁路与桥梁 公路 铁路 桥梁
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7.1雷达图像的解译标志特点
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7.1雷达图像的解译标志特点
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