| 【中文题名】 | 基于双谱散射模型的裸土壤湿度微波遥感反演研究 |
| 【英文题名】 | Microwave Remote Sensing Research on Bare Soil Surface Moisture Inversion Based on BSM Model |
| 【学科专业】 | 电子科学与技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-4-21 |
| 【中关键词】 | 土壤湿度,神经网络,双谱散射模型,先验知识,散射系数相干项, |
| 【英关键词】 | soil moisture,ANN,BSM,priori knowledge,coherent part of scattering coefficient, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感技术的应用>> |
| 【论文摘要】 | 论文源于国家自然科学基金资助项目“土壤湿度微波遥感机理研究”,旨在推进微波遥感在土壤湿度监测中的应用。论文内容包括五个部分:三类先验知识对主被动微波遥感反演裸土壤湿度的影响,土壤湿度剖面非均匀情况下随机粗糙面双谱散射模型(BSM)的修正,BSM模型散射系数和发射率相干项的推导,实际测量条件下BSM模型散射系数相干项的计算,人工神经网络(ANN)反演土壤湿度方法的改进。
土壤表面高度相关函数的形式、土壤物理温度和土壤成分是微波遥感中最重要的三类先验知识,论文基于BSM模型,以ANN为反演工具,定量研究这三类先验知识对土壤湿度遥感反演的影响,指出了结合先验知识进行遥感反演的方法是可行的。
实际的土壤湿度随深度改变的,论文探讨土壤湿度随深度一维非均匀变化情况下散射系数和发射率的计算方法,并针对湿度剖面非均匀的情况修正了BSM模型。
BSM模型建立至今,散射系数和发射率相干项计算方法仍然采用KM模型的计算公式,论文参考BSM模型的推导过程,导出了BSM模型散射系数和发射率的计算公式。其结果和KM模型一致,表明了BSM模型的正确性。
实际遥感测量中,目标表面积有限,目标距离有限,入射波采用球面波,这些都... |
| 【论文题纲】 |
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第1章 引言 |
8-16 |
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1.1 课题背景与意义 |
8-10 |
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1.2 利用理论模型法反演土壤湿度 |
10-14 |
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1.2.1 BSM模型 |
10-11 |
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1.2.2 土壤的电磁特性模型 |
11-12 |
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1.2.3 基于ANN的土壤湿度反演方法 |
12-14 |
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1.3 论文的任务和完成的工作 |
14-16 |
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第2章 三类先验知识对主被动微波遥感反演裸土壤湿度的影响 |
16-31 |
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2.1 采用ANN定量计算三类先验知识影响大小的方法 |
16-18 |
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2.2 遥感观测目标的参数范围和ANN输入数据组合的选取 |
18-19 |
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2.3 主动微波遥感中三类先验知识的影响大小 |
19-25 |
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2.3.1 土壤表面相关函数形式的影响 |
20-22 |
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2.3.2 土壤物理温度的影响 |
22-23 |
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2.3.3 土壤成分的影响 |
23-25 |
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2.4 被动微波遥感中三类先验知识的影响大小 |
25-28 |
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2.4.1 被动遥感中土壤表面相关函数形式的影响 |
26-27 |
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2.4.2 被动遥感中土壤物理温度的影响 |
27-28 |
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2.4.3 被动遥感中土壤成分的影响 |
28 |
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2.5 结合先验知识进行遥感反演的可行性 |
28-31 |
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第3章 土壤湿度剖面分布情况下BSM模型的修正 |
31-47 |
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3.1 研究背景和文献综述 |
31-32 |
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3.2 湿度剖面分布在平表面情况下的等效反射系数 |
32-36 |
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3.2.1 平表面非均匀剖面等效散射系数-Riccati方程 |
32-34 |
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3.2.2 湿度线性分布时的平表面等效反射系数 |
34-36 |
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3.3 BSM模型的修正 |
36-42 |
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3.3.1 基尔霍夫场系数的修正 |
37-38 |
|
3.3.2 小扰动场系数的修正 |
38-41 |
|
3.3.3 采用查表法计算湿度剖面分布的表面发射率 |
41-42 |
|
3.4 湿度线性变化时的后向散射系数计算结果 |
42-43 |
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3.5 湿度线性变化时的发射率计算结果 |
43-44 |
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3.6 关于土壤湿度非均匀剖面反演方法考虑 |
44-47 |
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第4章 BSM模型散射系数和发射率相干项的推导 |
47-56 |
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4.1 BSM散射系数相干项的推导 |
48-52 |
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4.2 BSM发射率相干项的推导 |
52-56 |
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4.2.1 和两个散射系数的区别和联系 |
53-54 |
|
4.2.2 BSM发射率相干项 |
54-56 |
|
第5章 实际测量条件下的BSM散射系数相干项 |
56-71 |
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5.1 EMSL所进行的实验简介 |
56-58 |
|
5.2 实际测量条件下的BSM散射系数相干项 |
58-65 |
|
5.2.1 有限的入射距离和散射距离 |
58-60 |
|
5.2.2 有限距离下的基尔霍夫散射场 |
60-62 |
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5.2.3 测量条件下的散射系数相干项 |
62-65 |
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5.3 实际测量条件下的计算结果分析 |
65-71 |
|
5.3.1 三个因素与散射系数相干项的关系 |
65-67 |
|
5.3.2 考虑相干项的散射系数和实测值的比较 |
67-71 |
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第6章 人工神经网络反演土壤湿度方法的改进 |
71-81 |
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6.1 遥感的正问题和逆问题表述 |
72-74 |
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6.2 利用ANN反演土壤湿度存在的问题 |
74-78 |
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6.3 结合先验知识反演土壤湿度 |
78-81 |
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第7章 结论 |
81-84 |
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7.1 论文工作及创新点 |
81-82 |
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7.2 进一步研究的考虑 |
82-84 |
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参考文献 |
84-89 |
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致谢、声明 |
89-90 |
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附录A 本论文采用的土壤等效介电常数的一种四成分模型 |
90-92 |
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附录B 列卡迪方程(3-1)式的推导 |
92-97 |
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附录C 双谱散射模型的散射系数 |
97-103 |
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附录D BSM基尔霍夫场系数在相干散射方向上的简化 |
103-108 |
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附录E 双谱散射模型的基尔霍夫散射场系数 |
108-111 |
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个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
111 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389294 |
