陈权
- 作品数：10 被引量：63H指数：6
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- S波段雷达数据反演土壤水分的模拟分析和验证被引量：6
- 2008年
- 中国自主研制的环境减灾卫星星座（HJ）中包含多颗光学和雷达小卫星，这些小卫星计划于2007年底陆续升空。其中，载有S波段合成孔径雷达（SAR）的HJ-1C星，预计于2008年发射，该卫星设置有S波段（3．2GHz），采用VV极化方式，入射角变化范围是25°-47°。本文根据该雷达卫星的系统参数，利用AIEM模型的模拟数据反演土壤水分的变化。首先，对传统单极化SAR数据反演土壤水分的方法（基于简单散射模型）在S波段的适用性进行了分析（共检验了四个波段数据，分别是Ku波段、C波段、S波段和L波段），结果表明该方法可应用于S波段，且应用效果比C波段好；然后，对以往研究中该方法可采用的不同水分参数形式进行了比较分析，结果表明，以垂直极化幅度作为土壤水分参数效果最好；最后，利用模拟数据对该方法进行验证，结果在两次数据入射角差为5°时，近80％数据的误差在5％以内。
- 魏小兰李震陈权
- 关键词：S波段SAR土壤水分后向散射系数
- 环境小卫星S波段SAR监测土壤水分变化应用分析被引量：4
- 2005年
- 通过IEM正演模型的模拟数据,发展了一种用S波段(3.0GHz)、VV极化数据反演土壤含水量相对变化的算法;选择典型的土壤含水量、地表粗糙度及入射角变化范围,模拟出两幅SAR图像,并把该算法应用到模拟图像中,对算法进行验证和改进;将结果与输入值对比,结果表明,该算法能较好地提取土壤含水量时间和空间变化信息。
- 陈权李震王磊
- 关键词：后向散射系数土壤水分模拟图像
- ERS风散射计反演地表参数——一种混合像元方法被引量：2
- 2006年
- 基于混合像元的方法,利用ERS风散射计(WSC)数据估算植被覆盖率和同时期NDVI有较高的相关性(0.78),计算出的垂直入射菲涅耳反射系数的空间分布状况也比较合理。
- 陈权
- 关键词：土壤含水量植被覆盖率散射计混合像元后向散射
- 植被覆盖地区AMSR-E反演土壤水分算法研究被引量：6
- 2006年
- 在已有基于微波辐射传输模型的反演算法基础上，对2003年中国5种地区的AMSR-E观测数据进行了比较分析，引入了微波极化差异指数（MPDl）概念，提出了一种自动区分地面植被覆盖情况的方法。使用这种方法，反演过程中无需地面土地利用分类的辅助数据，同时在对有植被覆盖地区消除植被层的影响的过程中，改进了Richard提出的计算植被消光系数的方程，提高了反演应用中的运算效率。最后给出了AMSR-E反演土壤水分的工作流程，并对反演结果进行了分析。
- 王磊王磊李震
- 关键词：AMSR-E地表参数土壤水分
- 用ERS风散射计数据估算土壤水分方法的研究被引量：7
- 2007年
- 欧空局ERS1/2卫星上的风散射计(WSC),分辨率是50km,4天内能覆盖全球超过80%的范围,并可在多角度下对地物目标进行观测。本文研究利用该散射计数据估算土壤水分的方法。首先,利用基于ERS散射计数据建立的全球C波段雷达后向散射系数数据库,根据传统的几何光学模型(GOM),反演得到与土壤含水量密切相关的法线方向Fresnel反射率,并与两个采样点(安多和那曲)上的实测降雨量及土壤水分相对比,证明了ERS散射计数据与土壤水分的高相关性;第二步,以水云模型为基础,结合AIEM模型,发展了一种简化模型来估算土壤水分绝对值,分别利用气象站实测点数据和同时期的Basist湿度指数(BWI)进行验证,表明反演结果能较好反映土壤水分的空间分布状况。
- 陈权李震王磊魏小兰
- 关键词：后向散射系数土壤水分
- 机载雷达和辐射计数据反演植被覆盖区土壤水分的初步研究被引量：3
- 2007年
- 用土壤水分试验(SMEX02)中获取的机载雷达和辐射计(PALS)数据进行反演土壤水分的研究。首先利用PALS数据中雷达和辐射计对土壤水分最敏感的波段,进行主被动结合的多元线性回归反演土壤水分。结果表明,这种方法并不能有效地提高反演精度;然后,改进了一个新提出的适用于大尺度星载C波段辐射计数据的土壤水分获取方法,提高其运算效率,并将该算法应用到PALS数据,一方面验证了该方法在机载高分辨率数据和非C波段下的适用性,另一方面对该方法进行了定量化评价。
- 陈权李震王磊
- 关键词：土壤水分多元线性回归
- MPDI在微波辐射计植被覆盖区土壤水分反演中的应用被引量：14
- 2006年
- 大尺度上的土壤水分变化监测对于建立全球的水循环模型意义重大,是实现气候变化预测和洪涝监测的基础。星载辐射计为实现大尺度上土壤水分的监测提供了监测途径。但是在星载辐射计观测时,地表植被层的吸收和散射作用会对土壤向上的微波辐射产生衰减影响,这种影响在反演土壤水分的过程中必须予以计算和消除。原有的反演算法中,在计算这部分影响的时候,需要大量的关于地表植被状况的辅助数据,而这些即时的辅助数据往往不易获得。以AMSR-E数据为例,研究证明了微波极化差异指数(MPDI)能够反映地表植被覆盖状况。以中国华北、华东地区为实验区,选择2004年4月8日的AMSR-E亮温数据和MOD IS数据为样本数据,建立起MPDI与NDVI之间的负指数关系方程。基于对NDVI的认识,得到植被覆盖度高、中、低三种状况所对应的MPDI域值,以此域值为依据对中等植被覆盖度地区作出自动判断,并用MPDI计算植被层不透明度。
- 王磊李震陈权
- 关键词：微波辐射计土壤水分NDVI
- Envisat-1双极化雷达数据建模及应用被引量：14
- 2006年
- 根据欧空局Envisat-1卫星上ASAR传感器的系统参数和双极化特点,利用AIEM模型模拟,建立了裸露地表同极化后向散射模型和粗糙度参数计算模型。前者把同极化总后向散射系数表达成入射角和两个地表参数(土壤水分和粗糙度)的函数;后者给出了用双极化雷达数据计算粗糙度的方法。把这两个模型结合,用于土壤水分反演,分别用模拟数据和实测数据验证,良好的结果证明了这两个模型的可靠性和实用性。双极化后向散射模型的建立,将为以后PALSAR(日本)和RADARSAT-2(加拿大)多极化雷达数据的应用打下基础。
- 李震陈权任鑫
- 关键词：ASAR后向散射土壤水分
- 利用AMSR-E微波辐射计对地表粗糙度参数的一种新标定方法被引量：4
- 2006年
- 在利用微波辐射计进行对地观测的过程中,陆地表面特性参数(如土壤水分、土壤粗糙度和植被冠层)是土壤微波辐射的重要影响因素。地表粗糙度的标定对于利用微波辐射计数据反演地表参数而言是十分重要的工作。地表粗糙度参数(h和Q)随着观测频率而变化。通常的标定方法是,假设h的空间分布是变化的,Q在全球均一地分布,则在沙漠地区首先采取h=0的近似,再对Q进行标定。但是事实上,h和Q在全球的分布都是变化着的,这与地面环境状况有关。以AMSR-E数据为例,在对MPD I分析的基础上,推导给出了简单的、基于理论模型的参数Γ。Γ可以直接由观测亮温值计算得到,它是一个与土壤水分无关,仅与植被层含水量wc和土壤粗糙度σ有关的参量,因此它可以用于地表粗糙度的标定和对植被层含水量、植被生长/变化的估计。本文选择干旱季节里的北非地区,在没有对h采取任何假设的前提下,利用参数Γ实现了对地表粗糙度参数h和σ的标定,并与原有标定方法的结果做了比较分析。
- 王磊李震陈权
- 关键词：土壤水分标定方法微波辐射计
- 基于几何特性和辐射特性的HJ-1C星SAR图像模拟被引量：6
- 2006年
- 中国自主研制的环境减灾小卫星星座中的雷达卫星(HJ-1C),频率设计在S波段,采用VV极化方式,入射角范围是25°—47°。根据HJ-1C的轨道参数和雷达传感器的系统参数,利用高精度的DEM数据(30m),结合地物分类数据(20m),综合考虑几何模型和辐射模型,模拟了该雷达卫星上的SAR图像。HJ-1C星SAR图像的模拟,使在该卫星发射前,能对数据产品有一个初步的认识,并可在雷达系统的设计和验证、图像的解译和新算法的测试等多个方面得到应用。
- 陈权李震魏小兰
- 关键词：图像模拟SAR
