极化SAR土地资源调查监测技术与应用

作者: 尤淑撑

出版社: 科学出版社

出版时间: 2018-08

版次: 1

ISBN: 9787030582942

定价: 128.00

装帧: 其他

开本: 16开

纸张: 胶版纸

分类: 自然科学

本书从极化SAR土地资源调查监测技术与应用方面出发，介绍了SAR卫星的现状和发展趋势，土地资源调查业务对SAR数据的要求，SAR图像增强技术，极化分解与纹理参数提前技术，土地质量参数反演方法，土地利用信息提取方法，SAR土地利用变化检测，建筑物提取与三维重建等。*后，从多个方面分析了SAR的典型应用案例。目录

第1章绪论 1

1.1 SAR卫星的现状及发展趋势 1

1.1.1 SAR卫星的现状 1

1.1.2 SAR卫星的发展趋势 6

1.2 SAR数据的应用及发展 8

参考文献 10

第2章 SAR数据土地资源调查监测应用需求 11

2.1 SAR卫星数据在土地资源调查监测中的地位与作用 11

2.2 土地资源调查监测对SAR数据的要求 11

2.2.1 波段设置要求 11

2.2.2 极化设置要求 12

2.2.3 空间分辨率设置要求 13

2.2.4 入射角设置要求 13

2.2.5 扫描幅宽设置要求 13

2.2.6 土地行业应用对地面系统要求 14

参考文献 15

第3章 SAR数据处理 16

3.1 SAR图像斑点噪声抑制 16

3.1.1 滤波方法 18

3.1.2 滤波实验结果 24

3.2 SAR图像与光学图像融合 57

3.2.1 基于HSV变换的图像融合 57

3.2.2 基于Brovey变换的图像融合 59

3.2.3 基于PCA变换的图像融合 60

3.2.4 基于Gram-Schmidt变换的图像融合 61

3.2.5 基于Curvelet变换的图像融合 62

参考文献 64

第4章 SAR特征提取 65

4.1 极化特征矩阵 65

4.2 极化分解 68

4.2.1 Cloude分解 68

4.2.2 Holm分解 70

4.2.3 Van Zyl分解 72

4.2.4 SPOEC分解 74

4.2.5 Freeman分解 76

4.3 纹理特征提取 77

4.3.1 灰度共生矩阵 77

4.3.2 纹理特征提取 78

参考文献 82

第5章 SAR土地质量主要参数反演 84

5.1 草原草本植被生物量反演 84

5.1.1 植被散射模型 85

5.1.2 草本植被散射模型 89

5.1.3 草本植被生物量估算方法 92

5.1.4 结果与讨论 93

5.2 草原混合植被生物量反演 99

5.2.1 混合植被散射模型 99

5.2.2 混合植被生物量估算方法 102

5.2.3 混合植被后向散射模拟 102

5.2.4 生物量估算结果 105

5.3 草原土壤水分反演 110

5.3.1 土壤散射模型 111

5.3.2 植被对土壤水分反演的影响 118

5.3.3 后向散射模拟 120

5.3.4 土壤水分估算结果 124

参考文献 127

第6章土地利用信息提取 135

6.1 基于*大似然准则的SAR土地利用信息提取 135

6.1.1 基于*大似然准则的监督分类 135

6.1.2 基于[S]矩阵的*大似然准则分类 137

6.1.3 基于[C]或[T]矩阵的Wishart分类 138

6.1.4 H/α-Wishart非监督分类 140

6.2 基于SVM的土地利用信息提取 149

6.2.1 SVM分类器 149

6.2.2 基于SVM的土地利用信息提取结果 151

参考文献 160

第7章土地利用变化检测 161

7.1 变化检测方法 161

7.2 生成灰度差异图 162

7.3 生成纹理差异图 164

7.4 基于主成分变换的纹理差异图 164

7.5 变化区域检测 166

7.6 变化动态指数 169

参考文献 170

第8章建筑物提取与三维重建 171

8.1 建筑物提取 171

8.1.1 分割尺度参数确定 172

8.1.2 多尺度分割 173

8.1.3 基于SVM的建筑物提取 174

8.2 建筑物三维重建 176

8.2.1 基于InSAR技术的DSM生成 178

8.2.2 基于Landsat数据的建筑物足印提取 180

8.2.3 面向对象的建筑物三维重构 183

8.2.4 重建结果分析 185

参考文献 189

第9章典型案例应用 190

9.1 单极化、双极化与全极化SAR的分类 190

9.1.1 分类特征提取与分析 190

9.1.2 分类流程 192

9.1.3 实验结果与分析 192

9.1.4 分析与结论 196

9.2 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取 200

9.2.1 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度） 205

9.2.2 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度纹理） 210

9.2.3 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度分解参数） 214

9.2.4 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度 DSM） 220

9.2.5 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度纹理分解参数） 222

9.3 基于多时相的新增建设用地提取 224

9.3.1 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度） 225

9.3.2 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度纹理） 226

9.3.3 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度分解参数） 230

9.3.4 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度 DSM） 231

9.3.5 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度纹理极化熵） 232

参考文献 233
内容简介:
本书从极化SAR土地资源调查监测技术与应用方面出发，介绍了SAR卫星的现状和发展趋势，土地资源调查业务对SAR数据的要求，SAR图像增强技术，极化分解与纹理参数提前技术，土地质量参数反演方法，土地利用信息提取方法，SAR土地利用变化检测，建筑物提取与三维重建等。*后，从多个方面分析了SAR的典型应用案例。
目录:
目录

第1章绪论 1

1.1 SAR卫星的现状及发展趋势 1

1.1.1 SAR卫星的现状 1

1.1.2 SAR卫星的发展趋势 6

1.2 SAR数据的应用及发展 8

参考文献 10

第2章 SAR数据土地资源调查监测应用需求 11

2.1 SAR卫星数据在土地资源调查监测中的地位与作用 11

2.2 土地资源调查监测对SAR数据的要求 11

2.2.1 波段设置要求 11

2.2.2 极化设置要求 12

2.2.3 空间分辨率设置要求 13

2.2.4 入射角设置要求 13

2.2.5 扫描幅宽设置要求 13

2.2.6 土地行业应用对地面系统要求 14

参考文献 15

第3章 SAR数据处理 16

3.1 SAR图像斑点噪声抑制 16

3.1.1 滤波方法 18

3.1.2 滤波实验结果 24

3.2 SAR图像与光学图像融合 57

3.2.1 基于HSV变换的图像融合 57

3.2.2 基于Brovey变换的图像融合 59

3.2.3 基于PCA变换的图像融合 60

3.2.4 基于Gram-Schmidt变换的图像融合 61

3.2.5 基于Curvelet变换的图像融合 62

参考文献 64

第4章 SAR特征提取 65

4.1 极化特征矩阵 65

4.2 极化分解 68

4.2.1 Cloude分解 68

4.2.2 Holm分解 70

4.2.3 Van Zyl分解 72

4.2.4 SPOEC分解 74

4.2.5 Freeman分解 76

4.3 纹理特征提取 77

4.3.1 灰度共生矩阵 77

4.3.2 纹理特征提取 78

参考文献 82

第5章 SAR土地质量主要参数反演 84

5.1 草原草本植被生物量反演 84

5.1.1 植被散射模型 85

5.1.2 草本植被散射模型 89

5.1.3 草本植被生物量估算方法 92

5.1.4 结果与讨论 93

5.2 草原混合植被生物量反演 99

5.2.1 混合植被散射模型 99

5.2.2 混合植被生物量估算方法 102

5.2.3 混合植被后向散射模拟 102

5.2.4 生物量估算结果 105

5.3 草原土壤水分反演 110

5.3.1 土壤散射模型 111

5.3.2 植被对土壤水分反演的影响 118

5.3.3 后向散射模拟 120

5.3.4 土壤水分估算结果 124

参考文献 127

第6章土地利用信息提取 135

6.1 基于*大似然准则的SAR土地利用信息提取 135

6.1.1 基于*大似然准则的监督分类 135

6.1.2 基于[S]矩阵的*大似然准则分类 137

6.1.3 基于[C]或[T]矩阵的Wishart分类 138

6.1.4 H/α-Wishart非监督分类 140

6.2 基于SVM的土地利用信息提取 149

6.2.1 SVM分类器 149

6.2.2 基于SVM的土地利用信息提取结果 151

参考文献 160

第7章土地利用变化检测 161

7.1 变化检测方法 161

7.2 生成灰度差异图 162

7.3 生成纹理差异图 164

7.4 基于主成分变换的纹理差异图 164

7.5 变化区域检测 166

7.6 变化动态指数 169

参考文献 170

第8章建筑物提取与三维重建 171

8.1 建筑物提取 171

8.1.1 分割尺度参数确定 172

8.1.2 多尺度分割 173

8.1.3 基于SVM的建筑物提取 174

8.2 建筑物三维重建 176

8.2.1 基于InSAR技术的DSM生成 178

8.2.2 基于Landsat数据的建筑物足印提取 180

8.2.3 面向对象的建筑物三维重构 183

8.2.4 重建结果分析 185

参考文献 189

第9章典型案例应用 190

9.1 单极化、双极化与全极化SAR的分类 190

9.1.1 分类特征提取与分析 190

9.1.2 分类流程 192

9.1.3 实验结果与分析 192

9.1.4 分析与结论 196

9.2 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取 200

9.2.1 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度） 205

9.2.2 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度纹理） 210

9.2.3 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度分解参数） 214

9.2.4 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度 DSM） 220

9.2.5 基于单时相L-SAR数据的建设用地提取（幅度纹理分解参数） 222

9.3 基于多时相的新增建设用地提取 224

9.3.1 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度） 225

9.3.2 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度纹理） 226

9.3.3 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度分解参数） 230

9.3.4 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度 DSM） 231

9.3.5 基于多时相L-SAR数据的新增建设用地提取（幅度纹理极化熵） 232

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