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。
基于机载P－波段全极化SAR数据的复杂地形森林地上生物量估测方法
基于机载P－波段全极化SAR数据的复杂地形森林地上生物量估测方法冯琦;陈尔学;李增元;李兰;赵磊【摘要】[Objective]To obtain an accurate estimation of forest above-ground biomass ( AGB) ,the polynomial model integrating the terrain factors was presented based on the relationship of Synthetic Aperture Radar ( SAR ) response for forest AGB and terrain using the airborne P-band full Polarimetric SAR ( PolSAR) data acquired byCASMSAR.[Method]Firstly,the slope map and the true forest AGB map over the study area were obtained as reference data using LiDAR data, and the forest AGB map was trained by the field AGB data. The systematical sampling was carried out based on the reference data to analyze the relationships between the backscattering intensity and the forest AGB and to analyze the changes of these relationships when the slope varied. Secondly,the local incidence angle was calculated from the LiDAR DEM and the orbit parameters of the airborne P-band SAR platform,and the polynomial model was built integrating the features of intensity,local incidence angle and look angle. Some of the sample plots were used to train the model parameters,and the others were performed as the validation samples. In order to avoid the contingency caused by sample size,more experiments were implemented with different sample size from 20m × 20 m to 100 m × 100 m.[Result]In the case of the plots with the size of 90 m × 90 m,for the estimation model with the slope parameter ( calledas the second set of features) and for that without the slope parameter ( called as the first set of features ) ,the following quantitative technical targets were achieved. With the slope from 0°to 5°,the determination coefficients(R2) were 0. 634 and 0. 634 respectively,the root mean squared error ( RMSE ) were 12. 07 t·hm -2 and 12. 08 t·hm -2 respectively,the overall accuracies were 78. 91% and 78. 89% respectively. With the slope from 5° to 10°,the R2 were 0. 524 and 0. 523 respectively,the RMSE were 13. 52 t·hm -2 and 13. 97 t·hm -2 respectively,the overall accuracies were 80. 57% and 80. 52% r espectively. With the slope above 10°,the R2 were 0. 628 and 0. 519 respectively,the RMSE were 13. 16 t·hm -2 and 15. 70 t·hm -2 respectively,the overall accuracies were 81. 05% and 78. 55% respectively. In addition,with the plot size increasing,the precisions of both methods were all improved. Especially,the accuracy of the estimation model with the slope parameter was higher than that without the slopeparameter.[Conclusion]It was shown that the terrain had little effects on the intensity of the SAR data when the slope less than 10°,while it had a significant effect when the slope increases to more than 10°. The refined model involving local incidence angle could improve the accuracy, demonstrating the effectiveness and stability of the refined model. In addition,the accuracy would increase and tend to be stable with the scale enlarging regardless of the adopted model considered the effect of terrain or not,which revealed that the plot scale for evaluating the estimation model needed to be valued. The size of the sample plots should be considered for a reliable evaluation.%【目的】利用国产合成孔径雷达(SAR)系统(CASMSAR)获取的机载 P －波段全极化 SAR(PolSAR)数据，分析SAR对森林地上生物量( AGB)的响应与地形的关系，建立融合地形因子的高精度多项式模型，以提高森林 AGB的估测精度。
用L波段和C波段SAR数据研究汶川地震的同震形变
第29卷第1期2009年2月大地测量与地球动力学J OURNAL OF GEODESY AND GEODYNAM I CSV o.l 29N o .1F eb .,2009文章编号:1671-5942(2009)01-0021-06用L 波段和C 波段S AR 数据研究汶川地震的同震形变*蒋 弥1) 丁晓利2) 李志伟1,2)朱建军1) 尹宏杰1) 王永哲1)1)中南大学测绘与国土信息工程系,长沙 4100832)香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港摘 要 结合A LO S PAL S AR 和Env isat A S AR 监测汶川震区同震形变场的示例验证L 波段和C 波段S AR 数据集的优缺点。
实验结果表明L 波段数据集更适于地形起伏较大、高植被覆盖地区的地表形变监测,尤其在形变梯度较大的区域,PALSAR 影像不易引起干涉图中的条纹混叠现象,便于相位解缠,从而提高观测精度。
关键词 合成孔径雷达(SAR );PA LS AR;ASAR;差分干涉;汶川地震中图分类号:P227 文献标识码:ASTUDY ON COSEIS M IC DEFOR M AT I ON OFW ENCHUAN EARTHQUAKE BY U S E OF L AND C WAVEBANDS OF S AR DATAJiang M i 1),D i n g X iao li 2),L iZh i w e i 1,2),Zhu Ji a n j u n 1),Y i n H ong jie 1)and W ang Yong zhe1)1)School of Info -Phy sics and G eo ma tics E ng ineering,C entral South University ,Changsha4100832)Dep.o f Land Survey ing &G eo-Infor m atics ,TheH ong K ong P ol y technic Un i v ersit y ,H ong K ongAbstractIt descri b es t h e resu lts of the ground m o ti o n m on itoring over W enchuan earthquake sites in thesouthw est of China w ith the ALOS P ALSAR and ENV I SAT ASAR senso rs based on t h e d ifferen tial interfer o m etric synthetic aperture radar (D InSAR)technique .In recent the C -band data w ere m a i n l y used to detect the ground de -f o r m ation,but the resu lts of interfer o m etry are li m ited by high vegetated areas and rugged terrains .The st u dy pur -pose is to de m onstrate t h at these constra i n ts decrease si g nificantl y at L -band da ta due to its spati a l resolution and t h e longer w aveleng th .The rea l and si m ulated data also show L -band data sets are m ore appropriate fo r detectingt h e de for m ati o n over the rugged terrain and h i g h vegetation area .Especia ll y ,for the large defor m ation grad ient are -a ,P ALSAR i m ages are not li k ely to generate i n terfero m etric phase a li a si n g wh ich goes aga i n st the phase unw rap .K ey w ords :SAR;PALSAR;ASAR;d ifferential i n terferog ra m;W enc huan earthquake1 引言作为雷达遥感的重要分支,I nSAR 技术在过去的20年内取得了重大突破,引起了遥感领域的普遍关注。
星载合成孔径雷达系统
极化的选择
• 通常的SAR都是单极化，采用VV或HH极化
• 如果要研究目标的散射机理，进而对目标进行分类、识 别，就要采用多极化手段；
• 多极化系统，通常采用单发射通道、双极化天线和双接收 通道 结构，利用发射和接收通道的组合，获得准同时的四
种极化回波。
• 多极化是星载雷达的重要发展方向。如日本的PALSAR （2006.1）、德国的TerraSAR(2007.6)、加拿大的 Radarsat2(2007.12)都具有多极化能力。
模糊比
距离模糊比：
AASR
=
所有方位模糊区回波总功率 主波束内回波信号功率
方位模糊比：
RASR
=
所有模糊区回波信号功率 测绘带回波信号功率
∞
∑ ∫ ∫ k=−∞
Bd / 2 −Bd / 2
PRT / 2 G′2 ( f
−PRT / 2
−
fdc − kPRF,τ − kPRT ) ⋅ dfdτ
距离-方位联合模糊比： ∫ ∫ ASR = k≠0
波位设计表
波 斜距 (km)
视角（度） PRF 采样起始 方位模糊 距离模糊
位 最近 中心 最远 最近 中心 最远 (Hz) (us)
(dB)
(dB)
B1 600 615 630 24 25 26 3300
80
-23
-21
B2 625 635 655 25.5 26 27.5 3200
70
-22
-22
• 国内的星载SAR有L波段（在轨）、X波段（在轨）、S波 段（在研）、C波段（预研）。
极化
垂直（V）
极化散射矩阵
水平（H）
同极化 交叉极化
SAR图像处理
SAR图象处理班级：学号：姓名：一：SAR图象概述：SAR是一种可成像的雷达，它所用的雷达波段大约是300MHz到30GH z。
比如普通用的波段是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，白日黑夜、大气的云雾雨雪等天气变化对雷达看到的结果影响甚微，可忽稍不计。
所以合成孔径雷达是一种全天时、全天候的雷达，它所成的图象就是SAR图象了。
SAR图象的场景和照像机拍出来的场景类似，只无非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图象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者两侧发射雷达波束，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，随着飞行器向前挪移，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。
图象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，惟独加大天线的孔径，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，这些办法受到不少因素的限制，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，利用飞行器的挪移，将真实孔径雷达的小天线挨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，而在每一个位置上发射一个雷达信号并接收其回波加以存储，当发射单元挪移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。
ALOS雷达L波段SAR卫星影像介绍(北京揽宇方圆)
北京揽宇方圆信息技术有限公司。
PALSAR是ALOS卫星携带的一个L波段的合成孔径雷达传感器，不受云层、天气和昼夜影响，可全天候对地观测，获取高分辨率、扫描式合成孔径雷达、极化三种观测模式的数据。
拥有穿透力更强的L波段，且全球存档丰富，拥有多期数据，可以用来监测更广范围的细微的地表形变，更好的应用在灾害领域和地质监测领域中。
PALSAR传感器主要参数信息中国区PALSAR分年覆盖图模式高分辨率模式扫描式合成孔径雷达极化(试验模式)中心频率1270MHz(L波段)线性调频宽度（ChirpBandwidth）28MHz14MHz14MHz,28MHz14MHz极化方式HH or VV HH+HVor VV+VHHH or VV HH+HV+VH+VV入射角8to60°8to60°18to43°8to30°空间分辨率7－44m14－88m100m(多视)24－89m 幅宽40－70km40－70km250－350km20－65km 量化长度5位5位5位3或5位数据传输速率240Mbps240Mbps120Mbps,240Mbps240MbpsPALSAR利用案例1、森林、湿地、植被（1）森林变化监测：使用SAR的多期数据合成彩色影像。
图1、用ALOS PALSAR观测亚马逊西部、观测时相2006年8月21日，使用HH(红)、HV(绿)、HH-HV的差分（蓝）合成的彩色影像。
在本影像中森林呈现绿色、采伐区域呈现浓紫色、开放水面呈现黑色、水下植物呈现淡紫色。
（2）湿地监控作为PALSAR所独有的L波段最能探知封闭森林灌木下发生的洪水泛滥。
光学传感器、波长较短的SAR传感器等则无法获取。
L 波段信号和树冠层相互作用、可以穿透森林树冠到达地面。
使用ScanSAR模式进行观测，可以获取洪水泛滥的详细信息。
图2、使用JERS-1SAR（L波段HH波）观测亚马逊流域森林地区洪水泛滥情况（左图--干旱期、右图—泛滥期）白色部分—洪水泛滥的森林地区、灰色部分—没有洪水的森林地区、黑色部分—开放水面。
电离层时空变化效应对星载及月基SAR成像影响：现状与展望
层小尺度不规则体引起的多重散射效应和电离层闪烁（ 信号强度、相
位和到达角的随机起伏） ［１７］ ． 多重散射效应易造成回波时间延迟，影
响 ＳＡＲ 系统的距离向成像；电离层闪烁则会使频率分量相位间具有
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且在长合成孔径时间内电离层中小尺度的不规则体
现正常成像 ［１８］ ．
向的夹角．其中，电子总浓度 ＴＥＣ（ 其量值记为 Ｃ ＴＥＣ ）
不对这些效应进行校正和补偿，ＳＡＲ 系统将无法实
根据轨道高度，电离层效应的分析可以分为两
大类，即基于“ 冰冻场” 假设下的电离层效应
空变化电离层效应
［２０］
［１９］
为传播路径与磁场的夹角， ψ 为传播路径与垂直方
资助项目 国家自然科学基金（４１５９０８５３，４１５３
１１７５）
作者简介
陈锟山，男，博士，研究员，主要研究方向
为微波随机散射和发射的解析建模和影像雷
达系统．ｃｈｅｎｋｓ＠ ｒａｄｉ．ａｃ．ｃｎ
１ 中国科学院遥感与数字地球研究所 ／ 遥感
科学国家重点实验室，北京，１００１０１
２ 中国科学院大学，北京，１０００４９
ＤＯＩ：１０．１３８７８ ／ ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｎｕｉｓｔ．２０２０．０２．００１
陈锟山１ 许镇１，２
电离层时空变化效应对星载及月基 ＳＡＲ 成像影响：
现状与展望
摘要
合成孔径雷达 （ ＳＡＲ） 作为一种主动
传感器， 具 备 全 天 时、 全 天 候 的 观 测 能
力，已广泛应用于对 地 观 测 中． 然 而， 无
的积分可表示为
l波段sar生物量反演
l波段sar生物量反演【最新版】目录1.波段 SAR 生物量反演的概述2.波段 SAR 生物量反演的原理3.波段 SAR 生物量反演的方法和步骤4.波段 SAR 生物量反演的应用案例5.波段 SAR 生物量反演的未来发展趋势正文波段 SAR 生物量反演是一种利用合成孔径雷达（SAR）技术，通过分析地表反射波段信息，推算出生物量的方法。
在生态环境保护、农业资源调查等领域具有重要应用价值。
本文将从原理、方法和步骤、应用案例以及未来发展趋势等方面，详细介绍波段 SAR 生物量反演技术。
1.波段 SAR 生物量反演的概述波段 SAR 生物量反演技术是一种非接触式、远程遥感方法，可实现对地表生物量的快速、准确估算。
通过对 SAR 图像进行处理和分析，可以获取到地表生物量信息，从而为生态环境保护、农业资源调查、生物多样性研究等领域提供数据支持。
2.波段 SAR 生物量反演的原理波段 SAR 生物量反演的原理主要基于 SAR 图像中生物体与非生物体对雷达波的反射特性不同。
生物体通常具有较高的水分含量，对雷达波的反射能力较强，而非生物体如水泥、岩石等，对雷达波的反射能力较弱。
因此，通过分析 SAR 图像中不同波段的反射率，可以推算出生物量信息。
3.波段 SAR 生物量反演的方法和步骤波段 SAR 生物量反演的方法主要包括以下步骤：（1）获取 SAR 图像：使用卫星、飞机等平台搭载的 SAR 仪器，获取地表的 SAR 图像。
（2）预处理：对 SAR 图像进行去噪、滤波等预处理，提高图像质量。
（3）波段选择：根据生物体与非生物体在不同波段的反射特性，选取合适的波段进行生物量反演。
（4）生物量反演：利用波段反射率与生物量的关系模型，计算出生物量信息。
4.波段 SAR 生物量反演的应用案例波段 SAR 生物量反演技术在多个领域具有广泛应用，如：（1）农业资源调查：通过分析不同波段的 SAR 图像，可以估算农作物的生物量，从而为农业生产提供数据支持。
l波段sar生物量反演
l波段sar生物量反演摘要：一、引言二、波段SAR技术简介三、波段SAR生物量反演方法四、波段SAR生物量反演的应用五、未来发展趋势与挑战正文：一、引言随着遥感技术的发展，波段SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）作为一种重要的遥感技术，被广泛应用于生物量估计等领域。
本文将介绍波段SAR生物量反演的相关知识和技术，以期为我国生物量研究和遥感应用提供参考。
二、波段SAR技术简介波段SAR是一种高分辨率、全天候、能穿透地表的遥感技术。
它通过合成孔径，将短时间的雷达脉冲积累成较长时间的信号，从而获取地表的雷达散射截面信息。
波段SAR可以分为C波段、L波段、P波段等，不同波段具有不同的分辨率、穿透能力和应用领域。
三、波段SAR生物量反演方法波段SAR生物量反演方法主要基于雷达散射截面（RSS）模型，通过建立生物量与RSS之间的关系来实现生物量估计。
一般采用回归分析、人工神经网络、支持向量机等方法进行生物量反演。
此外，还有一些研究者尝试利用波段SAR的极化信息来提高生物量反演的精度。
四、波段SAR生物量反演的应用波段SAR生物量反演技术在林业、农业、湿地等领域具有广泛的应用前景。
它可以为森林资源调查、湿地生态系统评估、农作物产量预测等提供重要的数据支持。
同时，该技术还可以应用于环境保护、气候变化研究等领域，为我国的可持续发展战略提供科学依据。
五、未来发展趋势与挑战未来，波段SAR生物量反演技术将朝着高精度、高效率、多波段、多极化方向发展。
然而，目前该技术仍面临一些挑战，如生物量与RSS关系的复杂性、数据获取和处理的难度等。
l波段sar生物量反演
l波段sar生物量反演近年来，随着遥感技术的不断发展，合成孔径雷达（SAR）成为了生态环境监测和资源调查中不可或缺的工具之一。
而在SAR技术中，L 波段的SAR具有很高的应用前景，尤其是在生物量反演方面。
本文将重点讨论L波段SAR在生物量反演中的原理、方法和应用。
生物量作为一个非常重要的生态参数，反映了一个生态系统中生物体所积累的有机物量。
准确估算生物量对于生态系统的评估、气候变化的研究以及资源管理具有重要意义。
而传统的生物量反演方法通常需要大量的地面调查和数据收集，费时费力且成本较高。
而L波段SAR技术可以通过雷达信号的回波强度与生物量之间的关系建立模型，实现生物量的高精度、高效率估算，同时不受地面覆盖和天气条件的影响。
L波段SAR技术通过接收回波信号的散射特性来反演生物量。
散射干涉理论是L波段SAR生物量反演的基本原理之一。
根据散射干涉理论，L波段SAR信号在穿过植被时，与植被的生物量、枝叶结构、散射机制等因素相关联。
散射模型的建立可以通过雷达回波信号和地面采样数据之间的关系来实现。
利用多样本散射模型可以消除植被的干涉现象，从而提高生物量反演的精度。
除了散射干涉理论，双极化、多角度和多频率SAR技术也被广泛应用于L波段SAR生物量反演中。
双极化技术可以利用植被极化特征来推测生物量分布。
多角度观测可以获得植被结构和生物量参数之间的关系。
多频率观测可以具体分辨植物的生物量和水含量等变化。
通过综合利用这些技术，可以提高生物量反演的精度和可靠性。
在实际应用中，L波段SAR生物量反演技术已经被广泛应用于森林、湿地和农田等生态系统中。
通过空间分辨率高、覆盖范围广的SAR数据，可以对大面积生态系统中的生物量进行植被类型分类和生物量估算。
同时，L波段SAR技术也可以在长时间序列上进行监测，研究气候变化对植被生物量的影响，为生态系统的保护和管理提供科学依据。
然而，L波段SAR生物量反演技术仍然面临一些挑战。
首先，L波段SAR数据在解译和处理过程中需要克服土地覆盖效应和多次散射的干扰。
sar的波段长度
SAR的波段长度一、什么是SAR合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种主动传感器，利用雷达技术进行地面观测。
与光学遥感不同，SAR可以在任何天气条件下进行观测，并且对地表的微小变化非常敏感。
SAR通过发射一系列脉冲信号，并接收其反射信号，然后利用信号处理技术合成高分辨率的雷达图像。
二、SAR的波段长度SAR的波段长度是指SAR系统在发射和接收信号时所使用的频率范围。
波段长度决定了SAR系统的分辨率、穿透能力和地物分类能力等重要性能指标。
2.1 X波段X波段是最常用的SAR波段之一，其波长范围为2.4厘米至3.8厘米。
X波段具有较高的分辨率和较好的穿透能力，适用于城市、森林和农田等地物的观测。
由于X波段的波长较短，可以获得更高的分辨率，但对于粗糙表面的反射较弱。
2.2 C波段C波段的波长范围为3.8厘米至7.5厘米，相对于X波段而言，C波段具有较好的穿透能力和较强的反射能力。
C波段适用于对冰雪、沙漠和海洋等地物的观测。
C波段的分辨率相对较低，但对于粗糙表面的反射较强。
2.3 L波段L波段的波长范围为15厘米至30厘米，相对于X波段和C波段而言，L波段具有更好的穿透能力和较强的反射能力。
L波段适用于对植被和土壤湿度等地物的观测。
L波段的分辨率相对较低，但对于粗糙表面的反射较强。
2.4 S波段S波段的波长范围为30厘米至1米，相对于X波段、C波段和L波段而言，S波段具有更好的穿透能力和较强的反射能力。
S波段适用于对土壤湿度、冰雪和植被等地物的观测。
S波段的分辨率相对较低，但对于粗糙表面的反射较强。
三、SAR波段长度的应用SAR的波段长度在地球观测领域有着广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：3.1 地表变形监测SAR可以通过连续观测地表的变形情况，提供高精度的地表形变监测数据。
利用SAR的波段长度，可以检测到地球表面的微小变化，例如地震引起的地表位移、岩层的抬升和沉降等。
基于ALOSPALSAR数据不同极化下云南松蓄积量分析
基于ALOSPALSAR数据不同极化下云南松蓄积量分析摘要：指出了合成孔径雷达（SAR）具有强穿透性的特点，能够不受天气影响探测滇中地区云南松单层林的信息特征。
利用云南省宜良县ALOSPALSAR全极化数据和对应的地面实测了云南松林林分因子信息，分析了不同极化方式下后向散射系数与云南松单层林蓄积量之间的关系。
通过分析比较，结果表明：VH极化状态下云南松蓄积量与后向散射系数较其他几种极化状相关性高，并根据森林散射机制进行讨论。
关键词：云南松;ALOSPALSAR;后向散射系数;极化中图分类号：S791.257文献标识码：A文章编号：1674-9944（2015）04-0144-03 1引言随着全球温室效应的日益加剧，森林覆盖率不断减少，对森林进行科学、有效的基础分析，及时掌握森林资源情况，是实现森林可持续经营和森林资源永续利用的有效途径。
云南松这一常见树种是云南省广泛分布的主要树种，因此对云南松林这一具有简单林分结构的的林分特征分析，具有很好的试验性。
描述林分特征最基本的指标包括树种组成、年龄、胸径、树高、形数、林层、郁闭度和蓄积等，这些指标为森林经营提供必不可少的决策依据，是传统森林资源调查的重要内容。
然而传统光学遥感由于受到天气、云层等影响，不能及时有效地准确获取图像信息，这无疑对于森林重要特征信息的提取带来不便。
合成孔径雷达（SAR）具有强穿透性能，不易受到云层、天气等影响，能够全天时、全天候获取雷达数据，在一定程度上弥补了光学遥感的不足。
由于合成孔径雷达（SAR）强穿透性能，相比可见光，能够更加深入地探测森林中下层的林分信息，能更准确地反映森林信息特征[1]。
在SAR数据应用方面，L波段雷达后向散射数据在一定程度上已经取得了成功[2]，早在国外，基于P波段计划SAR数据的分类实验表明：Wishart分类结果和均匀森林的树龄之间具有较好相关性。
基于地表和随机散射模型（RandomV olumeoverGround，RV oG）的极化SAR干涉测量（PolarimetricSARInterferometry）技术逐步显现出在森林高度探测、生物量的估测方面的应用潜力[3]。
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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。