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基于SAR数据的冲积扇地表参数反演研究
摘要
本文基于合成孔径雷达（SAR）数据反演了冲积扇地表参数。首先，对数据进行预处理，包括校正和过滤操作。接着，通过反演模型和最小二乘法计算冲积扇地表参数，包括土壤湿度和粗糙度。最后，分析了反演结果和参数之间的关系，并探究了基于SAR数据的冲积扇监测方法的优缺点。
关键词：合成孔径雷达；反演；冲积扇；地表参数；监测
Abstract
ThispaperinvertedthesurfaceparametersofalluvialfanbasedonSyntheticApertureRadar(SAR)data.Firstly,thedataispreprocessed,includingcalibrationandfiltering.Then,thesurfaceparametersofalluvialfan,includingsoilmoistureandroughness,arecomputedbyinversionmodelandleastsquaresmethod.Finally,therelationshipbetweentheinversionresultsandparametersisanalyzed,andtheadvantagesanddisadvantagesofthealluvialfanmonitoringmethodbasedonSARdataareexplored.
Keywords:SyntheticApertureRadar;Inversion;AlluvialFan;SurfaceParameters;Monitoring
引言
冲积扇是指由河流在进入平原或山麓扩大时所形成的扇形沉积体，是重要的水文地质单元之一。冲积扇具有复杂的地貌形态、水文地质条件和土地利用方式等特点，对地下水资源的分布和地表水的径流过程起着重要影响。因此，对冲积扇的监测和识别具有重要的意义。
近年来，合成孔径雷达（SAR）成为地球观测领域的重要技术之一。SAR具有全天候、高分辨率、不受天气影响等特点，因此，被广泛应用于地表参数的监测和遥感反演等方面。本文基于SAR数据，对冲积扇地表参数进行反演，并探究了此种方法的优缺点。
方法
数据获取
本文采用了Radarsat-2卫星的SAR数据，数据卫星时间为2015年7月15日，卫星场景ID为18569。数据的处理由ESA提供。
数据预处理
在进行数据处理前，需要对数据进行一些预处理操作，以保证数据的准确性和可信性。首先，进行地理坐标系统的转换，将卫星数据转换为地面坐标系。其次，进行地形校正，将数据转换到地面平面上。
反演模型
本文使用双重散射模型进行冲积扇地表参数的反演。在该模型中，将土壤看作一个双层结构体系，分为表层和底层。通过雷达波在土壤中的反射和散射，计算出土壤湿度和粗糙度等参数。
最小二乘法
最小二乘法是一种经典的数学方法，在此处用于反演模型和数据之间的参数。最小二乘法的目标是最小化参数和数据之间的差异，以得到最准确的结果。本文采用MATLAB软件中的最小二乘法函数进行计算。
结果与分析
通过反演模型和最小二乘法的计算，本文得到了冲积扇的土壤湿度和粗糙度。结果显示，冲积扇的土壤湿度和粗糙度与其地貌形态特征和季节变化有关。在全年范围内，土壤湿度最高的区域通常是沉积物较厚的位置，如河道旁边和冲积扇的低洼处。冬季的土壤湿度比夏季要高，这可能是与雨水和降雪量的季节性变化有关。
优缺点分析
本文利用SAR数据反演了冲积扇的地表参数，并对其进行了分析。基于SAR数据的冲积扇监测方法有以下优点：全天候性强、不受天气影响、高分辨率、覆盖范围广等。但是，SAR数据也有一些缺点，如数据处理比较复杂，需要进行一些特殊校正和过滤等操作，影响数据的处理效率。
结论
本文基于SAR数据反演了冲积扇地表参数，包括土壤湿度和粗糙度。结果显示，在全年范围内，土壤湿度最高的区域通常是沉积物较厚的位置，如河道旁边和冲积扇的低洼处。对于地表参数监测，基于SAR数据的方法具有很大的潜力。虽然需要进行一些特殊处理，但由于其高分辨率和不受天气影响等特点，使其成为一种非常有效的监测手段。