利用变异函数估计SAR影像海冰参数

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摘要:随着遥感技术的不断发展,SAR(Synthetic Aperture Radar ,合成孔径雷达)影像开始广泛用于空间数据分析.本文在随机几何和空间统计学的基础上,利用随机模型和空间统计学测度解译SAR影像海冰空间结构.在传统二阶变异函数的基础上,创新性地提出一阶变异函数,并以此刻画SAR影像海冰空间结构,从而更加全面、准确地辨识各种类型海冰结构.该方法将SAR影像海冰空间结构建模成两随机函数的线性加权和混合随机模型,其中,多值Gamma随机函数表征海水与海冰的连续性变化,Poisson Mosaic随机函数表征海水与海冰之间的局域性变化.并定义该混合随机模型的理论一阶、二阶变异函数以刻画海冰空间结构变化.对给定SAR影像计算其实际变异函数值,利用最小二乘拟合理论与实际变异函数,得到理论模型参数,并以此反演海冰空间结构信息.本文对加拿大Ungava湾的RADARSAT-1影像进行实验,时间为4月到6月的海冰融化期,海冰结构变化明显.实验结果表明提出的方法可以准确描述不同时期各种类型海冰空间结构.
2 s6 S6 e/ X( q. E" p关键词:遥感;SAR影像;海冰空间结构;变异函数
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2021-2-19 09:13 上传

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