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机构地区:[1]中国科学院大学,北京100049 [2]中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094
出 处:《遥感技术与应用》2013年第4期659-665,共7页Remote Sensing Technology and Application
基 金:国家自然科学基金项目(41001268);国家973计划项目"空间观测全球变化敏感因子的机理与方法"(2009CB723906)
摘 要:干旱区冲积扇的表面特征是研究古气候、古环境变化的重要途径,冲积扇扇面粗糙度是反映冲积扇演化的重要指示。合成孔径雷达(SAR)已成为冲积扇扇面特征参数提取的有力工具。然而,现有的地表粗糙度反演模型在干旱区难以得到较好的反演结果。利用Radarsat-2极化数据,开展了疏勒河冲积扇地表粗糙度反演研究,在OH模型的基础上,提出了更加适合干旱区地表粗糙度反演的新方法。经过实测数据的验证,新方法能够解决原有模型在干旱区粗糙度反演结果偏大的问题,并取得了较好的反演结果。该模型的提出为干旱区冲积扇表面参数提取提供了可靠的工具。Abstract:The surface feature of alluvial fans in arid areas is an important way to study the paleoclimate and paleoenvironment changes. The roughness of alluvial fans is an significant indicator of the evolution of allu vial fans. Synthetic Aperture Radar (SAR) has already been the key spatial observation tool to extract the surface features of alluvial fans automatically. However, the existing surface roughness retrieval models can hardly obtain good results. Using Radarsat-2 images,this paper carried out the research of roughness inver sion of Shule River alluvial fan,and proposed a new roughness inversion method which is suitable for arid areas based on OH model. Through field measurement validation, the new method gained reliable results and solved the problem that original models can hardly gain good results in arid area. So this study provides a powerful tool to extract the surface features of the alluvial fans in arid areas.
分 类 号:TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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