导读:本文包含了微波散射模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:微波遥感,后向散射系数,麦田微波散射模型(WMSM),麦田参数反演
微波散射模型论文文献综述
闫文佳[1]（2019）在《基于微波散射模型与支持向量机算法的麦田参数反演研究》一文中研究指出小麦作为我国主要粮食作物之一,及时、准确、动态的长势监测和产量预测对国家实现粮食价格的宏观调控至关重要。传统的小麦监测方法,既耗时又费力,对采样区破坏性较大,难以满足农业生产中各级决策部门对小麦长势及产量分布信息获取的需求。合成孔径雷达作为一种新的监测手段,能够全天时、全天候的进行观测,并且对植被及土壤表层具有一定的穿透能力,因此在小麦监测研究中具有广阔的应用前景。本研究以冬小麦主产区华北平原中部的麦田为研究对象,在深入分析小麦冠层结构分布的基础上,基于微波辐射传输理论,建立麦田微波散射物理模型,通过与多目标支持向量机回归算法集成,进行区域尺度的麦田生物物理参数的联合反演研究。开展的具体工作如下:(1)本文以植被冠层微波散射模型为基础,充分分析小麦冠层微波信号传输过程,构建一个麦田微波散射模型(WMSM),利用与雷达卫星过境近同步的田间实验采集的麦田参数作为输入数据,模拟麦田的C波段微波后向散射特征。基于多源、多角度的C波段微波遥感影像(RADARSAT-2,Sentinel-1和GF-3)对模型进行精度检验,结果显示对于不同数据源HH、VH和VV极化的模拟误差均在1.8 dB以内,具有很好的一致性。研究显示该模型能够有效地量化小麦各个组分(穗、叶、秆)的后向散射贡献,而且可以探究冠层后向散射系数对麦田不同结构特征参量的响应机制。(2)在正向理论模型的基础上,模拟产生大量输入输出样本数据集,对多目标支持向量机进行训练,获得高维空间下的参数反演模型,结合多源SAR数据开展多个重要麦田结构参数(麦穗长度、直径、密度和土壤水分)的同步区域反演。将估算结果与实测数据进行对比的结果显示两者非常接近,模型反演精度较高,对麦穗长度、直径、密度和土壤水分反演结果的均方根误差分别为0.75 cm、0.1 cm、119株/m~2、3.11%。研究显示该反演算法在麦田关键参数估算应用中的可行性,可为进一步开展小麦产量估算研究提供重要技术支撑。本文通过对麦田散射特性模拟和结构参数的反演研究,加深了对小麦冠层内在散射机制的了解;同时,通过多源雷达遥感数据,利用多目标支持向量机回归方法,能够实现大面积麦田参数的快速反演与制图。本研究表明利用微波遥感技术开展农作物生长监测具有重要的应用潜力。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-05-01）
李宇[2]（2018）在《随机粗糙面微波散射机理及模型研究》一文中研究指出随机粗糙面的散射特性研究是微波遥感中对地面和海面进行参数反演的重要基础。本文主要研究以粗糙度和宏观介电常数为主要参数的随机粗糙面后向散射特性,主要研究分为四部分:(1)利用带限Weierstrass-Mandelbrot分形函数建立随机粗糙面模型,并对该模型的参数进行定量分析,在分形参数与随机粗糙面的统计参数之间建立联系。通过调整输入的分形参数,得到了不同粗糙度(均方根高度和相关长度)的随机粗糙面。最后对该方法进行了误差分析,证明了分形理论方法建立随机粗糙面的有效性。(2)将随机粗糙面构造成为有穿透深度的土壤模型,在电磁数值仿真软件中进行仿真计算。采用FEKO和EMPIRE两种电磁仿真软件,分别利用多层快速多极子算法和时域有限差分算法。当入射角逐渐变大,粗糙面边缘的人为绕射变得越来越不能被忽略。在FEKO中建立锥形波模型,使得粗糙面上的电场强度呈现中间强、边缘弱的情况,有效避免了边缘绕射。在EMPIRE中,通过设置完全匹配层边界条件,将粗糙面侧面的反射波以及向下的透射波吸收。对不同系统参数和随机粗糙面参数的粗糙面进行数值仿真,将散射结果与AIEM模型结果进行对比。(3)将带限分形函数拆分成一系列不同周期的叁角函数迭加的形式。利用扩展边界条件法对分形粗糙面进行散射计算,得到总散射场。接着对每个叁角函数分量产生的曲面应用扩展边界条件法,得到每个曲面的散射结果。将每个分量的散射结果进行矢量迭加。将迭加后的散射场结果与上述总散射场进行对比,发现有一定的一致性,通过此方法可以简化散射场的解析计算。最后通过FDTD的数值计算结果进行辅助验证。(4)介电常数作为地物的重要属性,影响着土壤粗糙面的散射特性。收集并处理实验所需要的材料(纯水、干土、河沙、木炭粉末),按一定体积比或质量比进行混合。对同轴探针法和波导法进行研究,对矢量网络分析仪系统进行校准后,对混合物质进行测量。对实验原始数据进行处理得到实验结果,最后用函数拟合的方式建立两相混合物质宏观介电常数模型。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-04-15）
赵振华,赵宜楠,周志权,赵占锋,王晨旭[3]（2018）在《极化X波段雷达海面溢油微波散射模型研究》一文中研究指出为研究溢油对海面电磁散射的影响,作者根据海面复合微波散射模型理论和蒙特卡洛统计模型理论,通过引入单分子油膜的黏性阻尼,对粗糙的溢油海面进行建模,定量分析溢油对海浪谱和海面后向散射系数值两个方面的影响。为实现基于X波段雷达海面溢油检测提供理论支撑,有助于解决溢油检测中的虚警率高的问题。(本文来源于《海洋科学》期刊2018年01期）
王婧[4]（2017）在《HY-2A卫星微波散射计高风速海面风场反演模型研究》一文中研究指出海面风场是研究气象,气候,以及海洋和大气之间物质和能量交换的重要物理参数。星载散射计是一种可用于观测海面风场的雷达仪器,与传统海面测风技术相比,散射计具有能大范围实时获取大量海面风场数据的优势。在中低风速无降雨条件下,散射计测风精度可靠。但在高风速条件下,散射计观测海面风场的精度下降,且大风区域通常伴有降雨,使得散射计测风受到额外的影响。于2011年8月发射的海洋二号(HY-2A)卫星是用于监测海洋环境的遥感卫星。HY-2A装载了我国第一个业务化运行的散射计HY2-Scat,工作波段为Ku波段,在轨期间获取了大量散射计对地观测数据。为了提高高风速条件下散射计反演风矢量的精度,本文基于HY-2A散射计的L2A数据,结合SSM/I数据和NCEP数据,通过神经网络训练建立了高风速地球物理模式函数(HW-GMF)。使用了精度较高的buoy浮标数据模拟方法验证HW-GMF在低风速段的可靠性。在中低风速条件下,使用HW-GMF模拟的海面后向散射系数与HY-2A测量的后向散射系数的误差小于0.75dB,表明通过神经网络训练建立的地球物理模式函数具有较高的可靠性。通过风矢量反演的方法,对比检验了HW-GMF和HY-2A散射计目前使用的地球物理模型NSCAT-2的测风精度,结果表明HW-GMF在高风速段反演风速与SSM/I风速的误差小于2m/s,说明HW-GMF提高了散射计在高风速段的测风精度。利用2012年7月19日到8月19日期间HY-2A散射计反演风场L2B级标准产品数据、NCEP再分析海面风场数据、SSM/I辐射计测量降雨率和buoy浮标观测数据,统计检验了L2B数据在有无降雨条件下的风速和风向误差,初步验证了降雨对散射计测风的影响。为了提高HY-2A散射计在降雨条件下的精度,使用L2B与NCEP配对数据建立一个可用于校正降雨影响散射计测风的神经网络模型,并检验了校正后的结果。对比误差统计检验结果,在有降雨的条件下,神经网络校正后的L2B风速和NCEP风速之间的误差小于0.1m/s,和无降雨影响下的风速误差相当。说明神经网络适用于校正降雨对散射计测风的影响,可有效提高降雨条件下散射计反演风速的精度。(本文来源于《广州大学》期刊2017-06-01）
李俐,王荻,潘彩霞,牛焕娜[5]（2016）在《土壤水分反演中的主动微波散射模型》一文中研究指出作为地表水循环的重要组成部分,土壤水分含量的监测已经成为农业、水文、气象和生态环境等领域的研究热点之一,尤其对现代农业中的精确灌溉、旱情监测和产量估计具有深刻的现实意义。微波后向散射强度与土壤水分之间密切的相关关系使主动微波遥感技术成为高空间分辨率的土壤水分监测中最有效的方法之一。高性能微波散射模型的缺乏是限制土壤水分反演应用的主要因素。分别针对裸露地表和植被覆盖地表,首先分析了常用的微波散射模型,然后对影响土壤水分监测的因素进行探讨;并在实际应用举例中,对常用的主要影响因素校正方法进行分析总结。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2016年04期）
林越[6]（2016）在《基于微波散射模型的森林生物量估算及模型可视化》一文中研究指出森林是地球生物圈的主体,在整个地球系统中对水、碳和能量的循环都起着非常重要的作用。同时,森林生态系统也是陆地生态系统的主体,其占地总面积超过40亿hm2,约占陆地总面积的31%。所以科学家们都认为森林是最具有研究意义的生态系统之一。雷达微波遥感技术是从20世纪60年代开始发展起来的,为各先进国家竞相发展。在上个世纪90年代达到高潮,而今雷达遥感技术已经是广泛应用的一个重要的遥感手段。微波遥感因其电磁波波长比较长,对地物具有一定的穿透能力,可以穿透森林冠层,对森林生物量的主体树干产生反射作用而被用于对森林环境的监测。然而,基于电磁波原理和辐射传输理论的机理模型在开发和应用上仍存在很多问题。就应用而言,机理模型多由C、C++、FORTRAN语言编写,多为控制台应用程序。因其没有良好的可视化界面,造成对模型的每次使用,都需要对模型源代码文件进行参数数值的修改。非专业人员,在模型的学习和使用上都较难掌握。这就对微波辐射传输模型的使用和传播带来了很大的不便。完善机理模型对其进行可视化开发,有着重要的应用推广和技术研究意义。本论文的研究内容分为两个部分:微波散射模型可视化开发、森林生物量估算。本文通过运用C#、FORTRAN和MATLAB叁门编程语言,对微波散射模型正演模拟和结构参数反演模拟分别进行相应源代码的编写工作。把雷达微波散射模型和ALOS PALSAR雷达影像数据应用于大兴安岭图强林业局,估算其林业局林区的森林生物量。研究结果如下:(1)机理模型可视化界面开发语言选用C#语言,程序编辑器平台选用Microsoft Visual Studio 2010编辑器;模型核心算法改进开发语言选用FORTRAN语言,程序编辑器平台选用Intel Visual Fortran 2011,有效的可视化界面大大提高了模型操作效率,起到对模型内核算法的保护和封装。(2)本研究充分考虑了L波段微波信号与森林冠层各组分的相互作用,对原有微波冠层散射模型进行了可视化的改进,实现了对森林总体散射特性的模拟。改进的模型在可视化方面得到了很大的提高。(3)利用MATLAB编译平台的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化工具包,对ALOS PALSAR影像数据进行森林结构参数反演制图,估算的森林生物量存在一定的误差,将在后续研究中继续完善。(4)ALOS/PALSAR具有获取多种空间分辨率(6.25-100M)和幅宽范围(35-350KM)数据的能力。随着ALOS-2的发射计划的实施,PALSAR数据的空间分辨率(1-3M)、时相分辨率(14d)将极大提高。因此进一步改进和完善基于辐射传输理论的微波冠层散射模型,并利用L波段雷达数据开展森林参数的定量反演研究,是今后进一步研究的重点,对森林生长监测和生物量恢复估算将具有潜在的应用前景。(本文来源于《哈尔滨师范大学》期刊2016-06-01）
龚宁[7]（2016）在《海面溢油的微波散射模型研究》一文中研究指出随着海洋石油开采和海上石油运输的兴盛,溢油事故也屡次发生。泄露的石油会对海洋环境造成重大破坏,对海洋经济造成重大损失。SAR(合成孔径雷达)是海面溢油监测的有效手段。溢油会改变海面的物理和几何特性,造成海面毛细波的衰减,降低布拉格散射,使溢油区域在SAR图像中呈现暗色区域,然而多种疑似溢油现象(内波、生物油膜、低风速区)在SAR图像中也呈现出暗色区域,这给溢油的提取造成了困难。因此,有必要从机理上研究溢油海面的电磁散射。本文的主要研究内容为溢油对海面电磁散射的影响,主要包括溢油对海面物理和几何特征的影响和海面电磁散射建模两个部分。首先需要研究溢油对海面物理和几何特性的改变。本文从作用量谱方程出发,研究溢油对风能输入、粘性损耗、非线性波-波相互作用及波破碎能量耗散的影响,利用双层流体模型改进了局部平衡抑制模型中的粘性阻尼衰减系数,并引入了非线性波-波交互作用描述油膜对大尺度波的衰减作用,由此建立溢油抑制比模型,定量化描述油膜对海谱的影响,为后文的电磁散射打下基础。在此过程中,充分考虑了油膜的物理参数和海面风速对抑制比的影响。在适合溢油监测的中低风速和中等入射角下,本文不仅研究了传统海面散射研究关注的布拉格散射,还分析了波破碎散射这一非布拉格散射对有无溢油海面散射系数和极化比等极化参数的影响,并分析了海面风速、油膜厚度等因素对溢油海面散射的影响。对溢油乳化和扩散过程中形成油水混合的情况,介绍了此时介电常数的变化及其带来的影响。本文不仅建立了海面单站散射的解析模型,还运用矩量法研究了清洁海面和溢油海面的双站散射,并分析了油膜对双站散射系数的影响。鉴于溢油海面的散射机理尚不明确以及相位信息在提取溢油信息中的重要作用,本文不仅研究了不同波段和极化下油膜对海面散射的影响,而且对学者们较少关注的相位的统计特征也做了研究,研究结果表明清洁海面和溢油海面的共极化相位差分布有明显差异。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-04-14）
余凡,袁捷[8]（2015）在《一种改进的随机粗糙地表的双尺度微波散射模型研究（英文）》一文中研究指出该文提出一种新的双尺度(Modified Two-Scale Model,MTSM)粗糙度地表微波散射模型,采用小波包变换的方法将面上的粗糙度(z(x,y))变换到频域进行处理,粗糙度频谱的低频部分代表大尺度分量,高频部分代表小尺度分量,然后分别用基尔霍夫近似和小扰动模型来分别模拟大小尺度的粗糙度,考虑到小尺度的粗糙度是迭于大尺度粗糙度之上,模型在计算小尺度粗糙度的后向散射贡献时还考虑了大尺度起伏造成的几何倾斜。MTSM的解为大尺度粗糙度的基尔霍夫解加上几何倾斜修正后的小尺度粗糙度的小扰动解。最后采用改进的积分方程模型(AIEM)对MTSM做了初步的验证,结果表明在入射角qi<30°,粗糙度较小(ks=0.354)的时候,MTSM有比较好的精度。(本文来源于《雷达学报》期刊2015年05期）
许涛,廖静娟,沈国状,陈云[9]（2015）在《植被微波散射模型研究综述》一文中研究指出精确的植被微波散射模型是理解微波遥感观测、发展遥感反演算法、提高植被参数和土壤含水量反演精度的基础和关键。针对其在微波观测模拟和反演中的重要性,该文对近几十年研究人员建立的系列植被微波模型,包括植被微波散射经验模型、理论模型和半经验模型进行了回顾,着重分析了基于电磁散射理论和辐射传输方程的理论模型的研究进展,对各模型的优缺点以及应用局限性进行了总结比较。最后,探讨了未来植被微波散射模型可以改进的方向。(本文来源于《遥感信息》期刊2015年05期）
储小青,何宜军[10]（2015）在《海浪波谱仪微波散射模型》一文中研究指出【目的】建立与观测数据相符的海浪波谱仪(SWIM)散射模型。【方法】利用Kirchhoff近似以及准镜面散射理论,建立从海浪方向谱映射到海浪波谱仪后向散射截面(σ°)的散射模型,并利用热带降雨测量卫星(TRMM)所搭载的降雨雷达(PR)提供的低入射角下的后向散射截面数据,对模型进行检验。【结果】准镜面散射模型结合高阶Gram-Charlier级数型海表斜率概率密度函数,模拟的雷达后向散射截面与入射角的关系在降雨雷达的0~18°入射角范围内与实测数据一致。【结论】海浪波谱仪的信号散射可利用准镜面散射模型结合高阶Gram-Charlier级数型海表斜率概率密度函数来描述。(本文来源于《广西科学》期刊2015年03期）
微波散射模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随机粗糙面的散射特性研究是微波遥感中对地面和海面进行参数反演的重要基础。本文主要研究以粗糙度和宏观介电常数为主要参数的随机粗糙面后向散射特性,主要研究分为四部分:(1)利用带限Weierstrass-Mandelbrot分形函数建立随机粗糙面模型,并对该模型的参数进行定量分析,在分形参数与随机粗糙面的统计参数之间建立联系。通过调整输入的分形参数,得到了不同粗糙度(均方根高度和相关长度)的随机粗糙面。最后对该方法进行了误差分析,证明了分形理论方法建立随机粗糙面的有效性。(2)将随机粗糙面构造成为有穿透深度的土壤模型,在电磁数值仿真软件中进行仿真计算。采用FEKO和EMPIRE两种电磁仿真软件,分别利用多层快速多极子算法和时域有限差分算法。当入射角逐渐变大,粗糙面边缘的人为绕射变得越来越不能被忽略。在FEKO中建立锥形波模型,使得粗糙面上的电场强度呈现中间强、边缘弱的情况,有效避免了边缘绕射。在EMPIRE中,通过设置完全匹配层边界条件,将粗糙面侧面的反射波以及向下的透射波吸收。对不同系统参数和随机粗糙面参数的粗糙面进行数值仿真,将散射结果与AIEM模型结果进行对比。(3)将带限分形函数拆分成一系列不同周期的叁角函数迭加的形式。利用扩展边界条件法对分形粗糙面进行散射计算,得到总散射场。接着对每个叁角函数分量产生的曲面应用扩展边界条件法,得到每个曲面的散射结果。将每个分量的散射结果进行矢量迭加。将迭加后的散射场结果与上述总散射场进行对比,发现有一定的一致性,通过此方法可以简化散射场的解析计算。最后通过FDTD的数值计算结果进行辅助验证。(4)介电常数作为地物的重要属性,影响着土壤粗糙面的散射特性。收集并处理实验所需要的材料(纯水、干土、河沙、木炭粉末),按一定体积比或质量比进行混合。对同轴探针法和波导法进行研究,对矢量网络分析仪系统进行校准后,对混合物质进行测量。对实验原始数据进行处理得到实验结果,最后用函数拟合的方式建立两相混合物质宏观介电常数模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
微波散射模型论文参考文献
[1].闫文佳.基于微波散射模型与支持向量机算法的麦田参数反演研究[D].华东师范大学.2019
[2].李宇.随机粗糙面微波散射机理及模型研究[D].电子科技大学.2018
[3].赵振华,赵宜楠,周志权,赵占锋,王晨旭.极化X波段雷达海面溢油微波散射模型研究[J].海洋科学.2018
[4].王婧.HY-2A卫星微波散射计高风速海面风场反演模型研究[D].广州大学.2017
[5].李俐,王荻,潘彩霞,牛焕娜.土壤水分反演中的主动微波散射模型[J].国土资源遥感.2016
[6].林越.基于微波散射模型的森林生物量估算及模型可视化[D].哈尔滨师范大学.2016
[7].龚宁.海面溢油的微波散射模型研究[D].电子科技大学.2016
[8].余凡,袁捷.一种改进的随机粗糙地表的双尺度微波散射模型研究（英文）[J].雷达学报.2015
[9].许涛,廖静娟,沈国状,陈云.植被微波散射模型研究综述[J].遥感信息.2015
[10].储小青,何宜军.海浪波谱仪微波散射模型[J].广西科学.2015
标签：微波遥感; 后向散射系数; 麦田微波散射模型(WMSM); 麦田参数反演;