导读:本文包含了极化干涉论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:层析,算法,高度,植被,孔径,森林,阶段。
极化干涉论文文献综述
姜友谊,程甲州,黎晓,马子威[1]（2019）在《P波段极化干涉SAR树高反演算法研究》一文中研究指出森林树高的反演是极化干涉合成孔径雷达(polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)领域研究的热点,但针对P波段的研究较少。现在,反演树高的基本算法有:DEM差值法,相干幅度法,相位差与Sinc法和叁阶段算法。本文从P波段数据出发,对四种算法进行了树高反演实验,结果表明:DEM差值法反演结果最差,其结果严重地低估了树高;相干幅度法会高估树高;而相位差与Sinc法的相关性很低;叁阶段算法的结果最好,但对树高仍有一定程度的高估。(本文来源于《甘肃科技》期刊2019年20期）
廖展芒[2]（2019）在《森林地上生物量极化干涉SAR反演方法研究》一文中研究指出森林是陆地上最大的碳存储库,在全球碳循环中扮演着重要角色。森林生物量,定义为某一时刻单位面积内实存有机物质(干重)总量,是衡量森林碳储量的关键因子。传统森林生物量地面实测法精度较高,但耗时耗力,难以实现大范围监测。相比之下,遥感技术具有大范围及高时空分辨率等优势,使得长时序、大范围的生物量监测成为可能。随着遥感科学与技术的快速发展,基于遥感技术的森林生物量估算得到了广泛研究,发展了基于光学、Light Detection And Ranging(LiDAR)、被动微波、合成孔径雷达(SAR)等遥感数据的森林生物量估算方法。其中,SAR遥感具有高时空分辨率、全天时全天候、不受云雾干扰、强穿透能力等优势,在森林生物量的估算研究中极具潜力且备受关注。干涉SAR(InSAR)、极化干涉SAR(PolInSAR)以及层析SAR(TomoSAR)等高新技术的发展为森林生物量研究提供了全新的视角。目前众多波段中,P波段在森林生物量估算中最具潜力,欧空局为此计划于2021年发射史上第一颗P波段BIOMASS卫星,进一步推进P波段SAR成为未来全球森林监测的发展趋势。鉴于此,本文基于P波段SAR数据及目前极具潜力的PolInSAR和TomoSAR技术,围绕森林地上生物量及其密切相关的森林结构参数估算中尚待解决的问题(如时间失相干干扰、残余地面散射贡献干扰、复杂下垫面影响、地形起伏影响、饱和性问题等等)展开深入研究,为提升基于PolInSAR及TomoSAR的森林参数和生物量估算精度及普适性提供新的思路及参考。主要研究工作及成果如下:(1)量化森林高度PolInSAR反演误差,遴选最优空间基线长度,降低森林高度反演中的不确定性。空间基线长度在干涉测量与森林参数前向建模过程中扮演着重要角色。由于时间失相干等影响,空间基线长度的选择对森林参数的准确反演至关重要。本文从理论模拟及实验论证两方面出发,基于Random Volume over Ground(RVoG)植被相干散射模型以及叁阶段反演算法,针对P波段独特的森林高度单基线反演流程,定量化不同空间基线长度对森林高度和下垫面Digital Terrain Model(DTM)反演精度的影响,以此制定最优基线选择策略,达到最小化森林高度反演模糊区间的目的。结果表明,单一空间基线只适用于某一阈值高度附近有限范围的森林高度反演,而该阈值高度主要由垂直波数决定,可通过RVoG模型进行理论求解,由此推算出最优空间基线长度。(2)发展多基线PolInSAR森林高度反演方法,减小纯体相干系数模糊区间,提高森林高度反演的精度与普适性。时间失相干和残余地面散射(P波段中不可忽略)的同时存在会给纯体相干系数带来二维模糊区间,导致植被相干散射模型即使在多基线数据下仍出现欠定问题。本研究基于RVoG模型以及叁阶段反演算法展开理论模拟,发现不同空间基线长度将同时改变森林高度反演对时间失相干和残余地面散射的响应方式,并以此提出了一种多基线PolInSAR森林高度反演方法。该方法通过提取不同基线长度下模糊区间的重迭区域,减小纯体相干系数的模糊区域,从而消减时间失相干和残余地面散射的联合影响,提升森林高度的反演精度。此外,该方法无需对时间失相干及地体幅度比进行假设,对基线空间分布要求较低,并稳定于不同基线组合,因此在实际应用中具有较好的普适性。(3)构建了一种整合单基线PolInSAR多元信息的森林生物量估算方法。SAR观测信息(后向散射系数以及干涉反演的森林结构参数)虽与森林生物量具有一定相关性,但容易受到外界干扰的影响,从而降低估算方法的精度与普适性。为此,本实验综合利用PolInSAR多元信息,反演提取不同独立参数,以分别去除不同干扰因子的影响。具体方案为:基于RVoG模型及单基线PolInSAR实现散射机制分解,去除SAR后向散射系数中与Aboveground Biomass(AGB)弱相关的地面散射贡献;利用RVoG模型反演下垫面DTM,并结合不同地形校正算法,去除地形起伏对后向散射系数以及森林高度反演的影响;协同使用纯体散射强度以及PolInSAR森林高度进行AGB估算模型构建,缓解后向散射系数易饱和以及森林高度受森林胸径异质性影响等问题,达到提高AGB估算精度与鲁棒性的目的。(4)将TomoSAR技术引入到基于传统纹理特征的生物量估算中,去除森林垂直结构异质性对纹理特征的干扰,提高AGB估算的精度与普适性。传统SAR纹理信息通常通过单幅影像内临近像元间的差异计算得到,但SAR强穿透能力导致每个像元包含有整个森林冠层内部的散射信息,致使传统SAR纹理信息受到森林垂直结构异质性的影响。本文基于TomoSAR技术分离森林垂直结构异质性的影响,提取不同高度森林后向散射强度,并在此基础上将传统单幅图像纹理信息拓展到不同高度层析SAR图像中,定量探索森林垂直方向上异质性对基于纹理信息的AGB估算精度的影响。并采用逐步回归法进行AGB模型构建,在不同区域交叉验证模型的精度与普适性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-21）
吴文敬,官伯然[3]（2019）在《基于双极化圆阵天线的多路径干涉仪测向研究》一文中研究指出当低空掠海反舰导弹攻击目标舰船时,因为海面多路径散射波的存在,导致舰船上传统的相关干涉仪测向不准,从而不能有效反击拦截导弹。提出了一种基于双极化圆盘阵列天线的多路径相关干涉仪的测向方法,其工作原理为(假设反舰导弹天线是垂直极化方式)当圆盘阵列天线选择垂直极化方式时,干涉仪接收到导弹直达和海面多路径散射的混合信号;当圆盘阵列天线选择水平极化时,干涉仪仅接收到海面多路径总散射信号。在仿真中,根据相关干涉仪算法和多信号分类(MUSIC)算法,可以画出混合信号和总散射信号的空间坐标分别为方位角3°,4°,俯仰角82°,86°,然后比较两者空间向量之间的关系,得出导弹的空间坐标方位角小于3°,俯仰角小于82°,最后通过最小方差无失真响应(MVDR)空域滤波和波束形成算法抑制干扰信号的影响,通过仿真可以看出总散射信号方位角被抑制大约23 dB,俯仰角被抑制大约17 dB,并通过与仿真场景中导弹的实际空间坐标进行比较,可看出该方法依然存在一定的差距,但也为消除散射多路径对测向的影响提供一种思路与方法。(本文来源于《微波学报》期刊2019年01期）
左斌,刘爱芳,王帆,殷君君,杨健[4]（2018）在《基于极化干涉SAR图像的地物监督分类方法》一文中研究指出X波段的高分辨率极化干涉合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像包含较强的斑点噪声,不利于地物分类等应用.针对这一问题,先使用Nonlocal滤波进行预处理,然后提取图像的极化特征和干涉特征,再使用支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost分类器对极化和干涉特征矢量进行分类.利用N-SAR系统于渭南市采集的极化干涉SAR数据进行验证,该数据共包含10类地物,并有足够的ground truth用来进行分类器的训练和测试.实验结果表明,AdaBoost分类器能对多类地物取得较好的分类效果,且干涉信息的加入能带来一定改善.(本文来源于《电波科学学报》期刊2018年06期）
张鹏,张嘉峰,刘涛[5]（2019）在《基于相干度优化的极化顺轨干涉SAR慢小目标CFAR检测》一文中研究指出为改善干涉合成孔径雷达(SAR)系统对慢动小目标的检测性能,研究了全极化顺轨干涉SAR(AT-POLINSAR)实现慢动目标恒虚警(CFAR)检测的方法。首先,通过对单基线AT-POLINSAR的系统设计,明确了其在现有技术条件下的可实现性,并对其信号形式与极化干涉回波进行了建模分析。然后,针对AT-POLINSAR 6维极化干涉矢量提出了以背景杂波平均相干度为优化准则的极化降维新方法,构建了一种统计分布类型与单极化干涉数据相同的次优极化标量干涉回波,从而使目前单极化顺轨干涉SAR(AT-INSAR)慢动目标CFAR检测方法可直接扩展至全极化情形。最后,通过检测实验对次优极化与单极化的慢动目标检测性能进行了对比分析。结果表明,次优极化方法能充分利用全极化信息提高INSAR对慢小目标的检测概率。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2019年03期）
陈子怡,章皖秋,岳彩荣[6]（2018）在《基于X波段极化干涉SAR数据的思茅松林冠层高度反演》一文中研究指出极化干涉SAR数据在森林冠层高度反演的应用是SAR领域的研究热点。经典的叁阶段冠层高度反演算法对体相干系数的解算存在着一定的误差。为提高冠层高度反演的精度,在经典叁阶段算法的基础上提出一种基于相位不变原则的叁阶段改进算法,并结合相干优化来提高冠层高度反演精度。通过采用星载TanDEM-X全极化干涉数据实现普洱地区思茅松林冠层高度的反演,并结合实测数据进行精度检验。结果表明,改进后的叁阶段算法能够较为准确地反演森林冠层高度。(本文来源于《林业调查规划》期刊2018年03期）
米守全[7]（2018）在《基于极化干涉SAR植被高度的反演》一文中研究指出极化干涉SAR是将干涉SAR技术和极化SAR技术结合在一起,将极化SAR获取目标散射特性的能力与干涉SAR获取目标散射体空间分布的能力集于一身。极化干涉SAR技术提高传统的干涉SAR的测量精度,同时能够更好的获取目标散射机理。极化干涉SAR技术利用全极化数据,通过相关矩阵特征分解技术可以明显提高地表参数反演精度,从而为获取高精度数字高程信息提供了可能。本文研究了极化干涉SAR地表植被高度反演方法,同时对极化相干层析算法进行详细的研究,主要工作如下:(1)分析了极化干涉SAR不同极化状态的散射机制特性及其对植被区域反演的敏感性,研究了极化干涉相干系数最优化;同时深入分析了ESPRIT算法散射相位中心估计,并通过模拟数据验证了算法的有效性。实验结果发现:基于ESPRIT算法能够较好的估计出植被冠层和地表相位中心,实现了植被散射体相位中心的分离。(2)研究了相位相干融合反演算法,该算法利用复相干幅度反演算法弥补DEM差分算法,有效的减小ESPRIT算法中去极化等因素对高度估计的影响。在DEM差分算法中,主要针对地表相位极化模式的选择和相位跳变进行研究,实验表明:经过中值滤波处理后,HH-VV极化模式能准确的估计地表相位;在复相干幅度算法中,通过选取最优相干系数及散射模型函数反演高精度的植被高度;最后,分析了权重系数在相位相干融合算法中的作用。通过实验获取了精确的植被高度估计,验证相位相干融合反演算法的有效性。(3)详细研究了极化相干层析算法。阐明了极化相干层析算法原理,并推导出单基线极化相干层析算法步骤,主要进行了相位相干融合算法植被高度估算和Legendre系数的计算,并通过仿真数据实验,证实该算法能够获取植被高度及植被垂直结构散射特性。(本文来源于《长安大学》期刊2018-05-20）
吴宝龙[8]（2018）在《星载SAR极化干涉测量与层析成像方法研究》一文中研究指出本文对星载SAR极化干涉测量与层析成像方法中的若干重要问题,如基线估计、基于改进DINSAR模型提取竖直线状目标顶端倾斜位移的算法、极化干涉SAR相干最优问题、突变形变位移情况下的SAR差分层析成像理论及算法等进行了研究。针对星载INSAR,DINSAR,POLINSAR,POLDINSAR,TomoSAR以及D-TomoSAR的信息提取,两幅或多幅SAR图像拍摄时卫星所处轨道之间的基线值估计是其首要问题。本文首先对星载多时相重复轨道基线估计方法进行了研究;其次就传统DINSAR模型不能适应于竖直固定在地面上的在SAR图像上形成顶底倒置(迭掩)效应的竖直线状目标顶端倾斜位移监测,研究了改进的DINSAR模型用于提取竖直线状目标顶端倾斜位移监测;由于全极化信息可以提高POLINSAR技术基于干涉处理方法提取DEM的精度或POLDINSAR技术基于差分干涉处理方法提取地表形变信息的精度,开展了POLINSAR或POLDINSAR中的极化组合研究,获得了极化干涉相干最优问题解;针对干涉SAR或差分干涉SAR不能应用与迭掩区域DEM的提取或者地表形变信息提取相关问题,利用SAR层析或差分层析技术研究了迭掩在一个像素上的若干散射点区分并获取相应的散射点所在位置及形变位移,特别是散射点在突变形变位移情况下的星载SAR差分层析成像方法的研究。就上述研究内容,本文的主要创新和贡献如下:(1)本文提出了卫星轨道参数先验约束条件下基于干涉图频率的基线估计方法。与干涉处理软件SARscape的结果比对发现:单独用干涉条纹频率方法鲁棒性较差,容易出现不合理结果;单独应用卫星轨道参数模型法精度较差。本文所提取的方法在提取精度与算法鲁棒性方面具有较大改善。(2)本文提出了改进的DINSAR模型及其实现算法用于提取竖直线状目标顶端倾斜位移,根据几何关系直接推导出了竖直线状目标从顶端到底端位置该目标本身引起的竖直高度干涉相位以及该竖直线状目标顶端倾斜位移引起的差分相位计算公式,在剔除掉该竖直线状目标本身的竖直高度干涉相位后,再经过相位解缠后就可以利用该竖直线状目标顶端倾斜位移引起的差分相位计算公式计算出该竖直线状目标顶端倾斜位移。本文又接着推导分析了多时相情况下大气相位及噪声影响的情况,得出在利用本文提出的改进DINSAR模型提取竖直线状目标顶端倾斜时,沿着该竖直线状目标顶端到底端的大气相位在干涉处理时会自动互相抵消掉,因此在同一像素多时相SAR图像中通过低通滤波方式只需滤除噪声影响即可。利用输电铁塔作为典型竖直线状目标进行仿真实验,结果证实了本文所提方法的有效性。(3)就极化干涉SAR相干最优问题本文建立了基于信噪比最优的极化干涉相干最优算法。将原始的极化干涉四维优化问题通过分解为两个独立的二维优化问题,再将此两独立的二维优化问题转化为一个独立的二维优化问题和两个独立的一维优化问题的方式求解。在保持精度的前提下,极大地提高了计算效率。(4)在SAR差分层析成像理论及算法研究中,重点针对散射点同时具有线性形变类型、正弦周期规律形变类型以及突变形变类型进行了分析研究。利用相位补偿因子对发生突变形变位移的图像中的散射点进行相位补偿,最优的相位补偿因子使散射点沿着高度向位置及对应的非突变形变位移形变分量所形成的多维谱在对应的位置可以达到最大值,进而通过最优相位补偿因子可以计算得到散射点相应的突变形变位移。通过仿真验证,上述算法可以满足实际应用需求。除此之外,基于SAR层析成像理论及ESPRIT算法,利用TerraSAR-X超级聚束模式数据提取输电铁塔的高度,其结果跟电力部门提供输电铁塔实际高度吻合。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-04-08）
张王菲,陈尔学,李增元,赵磊,姬永杰[9]（2017）在《干涉、极化干涉SAR技术森林高度估测算法研究进展》一文中研究指出在干涉、极化干涉SAR森林高度估测中,估测算法对结果精度起着决定性作用。通过对现有森林高度干涉、极化干涉SAR研究的系统性分析,总结了现有研究中森林高度估测算法的基本原理、模型假设及其应用局限性,并对这些算法在区域和全球尺度森林高度反演中的潜力进行了分析。总结发现,基于干涉SAR技术的DSM-DEM差分法在森林高度反演中精度较高,与极化干涉SAR算法相比,受到森林类型、结构的影响较小,在区域和全球尺度森林高度反演中具有很大潜力。但是其局限性在于是否能够获取大范围高精度的DEM;极化干涉SAR技术利用了森林的极化散射特点,不受DEM的限制,可以大范围地进行森林高度反演,但是在森林异质性大的区域,仍然需要进一步分析森林特征对不同波长相位及相干幅度的影响,根据森林的微波散射原理拓展微波散射模型,才能进一步提高估测结果和精度。此外,由于单基线干涉SAR、极化干涉SAR对森林垂直结构可见性差,因此,发展多维度、多基线SAR及其相应算法并朝这个方向拓展是未来采用干涉SAR、极化干涉SAR进行森林高度反演的主要方向。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2017年06期）
沈鹏,汪长城,朱建军,高晗,付海强[10]（2017）在《融合升降轨的极化干涉SAR叁层模型植被高度反演方法》一文中研究指出森林参数的获取不仅可以估算地表生物量和林下地形,还有助于研究全球碳循环和分析全球气候变化。极化干涉SAR植被参数反演算法一般是基于随机地体两层模型(RVoG),但是当实际植被有着冠层、树干层和地表层的明显叁层结构时,植被参数反演精度就会变差;另外,由于机载SAR系统数据的近距远距垂直向波数差异较大,导致试验结果存在着由其引起的系统误差。针对这两个问题,本文提出了一种融合升降轨的极化干涉SAR叁层模型植被参数反演方法。该方法首先采用叁层植被RVoG模型修正微波在穿透植被时的散射过程;然后采用融合升降轨道数据的方式削弱其系统误差;最后,采用非线性迭代平差的反演算法来进行植被高度反演。为了验证该方法的有效性,采用了德国宇航局DLR提供的BioSAR2008项目的两景升轨及两景降轨E-SAR P波段全极化SAR数据进行试验,并采用3组反演策略进行比较分析。结果表明,叁层植被模型能够更好地描述植被散射过程;同时,新方法有效降低了由垂直向波数引起的系统误差,提高了树高反演精度。(本文来源于《测绘学报》期刊2017年11期）
极化干涉论文开题报告
（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：
森林是陆地上最大的碳存储库,在全球碳循环中扮演着重要角色。森林生物量,定义为某一时刻单位面积内实存有机物质(干重)总量,是衡量森林碳储量的关键因子。传统森林生物量地面实测法精度较高,但耗时耗力,难以实现大范围监测。相比之下,遥感技术具有大范围及高时空分辨率等优势,使得长时序、大范围的生物量监测成为可能。随着遥感科学与技术的快速发展,基于遥感技术的森林生物量估算得到了广泛研究,发展了基于光学、Light Detection And Ranging(LiDAR)、被动微波、合成孔径雷达(SAR)等遥感数据的森林生物量估算方法。其中,SAR遥感具有高时空分辨率、全天时全天候、不受云雾干扰、强穿透能力等优势,在森林生物量的估算研究中极具潜力且备受关注。干涉SAR(InSAR)、极化干涉SAR(PolInSAR)以及层析SAR(TomoSAR)等高新技术的发展为森林生物量研究提供了全新的视角。目前众多波段中,P波段在森林生物量估算中最具潜力,欧空局为此计划于2021年发射史上第一颗P波段BIOMASS卫星,进一步推进P波段SAR成为未来全球森林监测的发展趋势。鉴于此,本文基于P波段SAR数据及目前极具潜力的PolInSAR和TomoSAR技术,围绕森林地上生物量及其密切相关的森林结构参数估算中尚待解决的问题(如时间失相干干扰、残余地面散射贡献干扰、复杂下垫面影响、地形起伏影响、饱和性问题等等)展开深入研究,为提升基于PolInSAR及TomoSAR的森林参数和生物量估算精度及普适性提供新的思路及参考。主要研究工作及成果如下:(1)量化森林高度PolInSAR反演误差,遴选最优空间基线长度,降低森林高度反演中的不确定性。空间基线长度在干涉测量与森林参数前向建模过程中扮演着重要角色。由于时间失相干等影响,空间基线长度的选择对森林参数的准确反演至关重要。本文从理论模拟及实验论证两方面出发,基于Random Volume over Ground(RVoG)植被相干散射模型以及叁阶段反演算法,针对P波段独特的森林高度单基线反演流程,定量化不同空间基线长度对森林高度和下垫面Digital Terrain Model(DTM)反演精度的影响,以此制定最优基线选择策略,达到最小化森林高度反演模糊区间的目的。结果表明,单一空间基线只适用于某一阈值高度附近有限范围的森林高度反演,而该阈值高度主要由垂直波数决定,可通过RVoG模型进行理论求解,由此推算出最优空间基线长度。(2)发展多基线PolInSAR森林高度反演方法,减小纯体相干系数模糊区间,提高森林高度反演的精度与普适性。时间失相干和残余地面散射(P波段中不可忽略)的同时存在会给纯体相干系数带来二维模糊区间,导致植被相干散射模型即使在多基线数据下仍出现欠定问题。本研究基于RVoG模型以及叁阶段反演算法展开理论模拟,发现不同空间基线长度将同时改变森林高度反演对时间失相干和残余地面散射的响应方式,并以此提出了一种多基线PolInSAR森林高度反演方法。该方法通过提取不同基线长度下模糊区间的重迭区域,减小纯体相干系数的模糊区域,从而消减时间失相干和残余地面散射的联合影响,提升森林高度的反演精度。此外,该方法无需对时间失相干及地体幅度比进行假设,对基线空间分布要求较低,并稳定于不同基线组合,因此在实际应用中具有较好的普适性。(3)构建了一种整合单基线PolInSAR多元信息的森林生物量估算方法。SAR观测信息(后向散射系数以及干涉反演的森林结构参数)虽与森林生物量具有一定相关性,但容易受到外界干扰的影响,从而降低估算方法的精度与普适性。为此,本实验综合利用PolInSAR多元信息,反演提取不同独立参数,以分别去除不同干扰因子的影响。具体方案为:基于RVoG模型及单基线PolInSAR实现散射机制分解,去除SAR后向散射系数中与Aboveground Biomass(AGB)弱相关的地面散射贡献;利用RVoG模型反演下垫面DTM,并结合不同地形校正算法,去除地形起伏对后向散射系数以及森林高度反演的影响;协同使用纯体散射强度以及PolInSAR森林高度进行AGB估算模型构建,缓解后向散射系数易饱和以及森林高度受森林胸径异质性影响等问题,达到提高AGB估算精度与鲁棒性的目的。(4)将TomoSAR技术引入到基于传统纹理特征的生物量估算中,去除森林垂直结构异质性对纹理特征的干扰,提高AGB估算的精度与普适性。传统SAR纹理信息通常通过单幅影像内临近像元间的差异计算得到,但SAR强穿透能力导致每个像元包含有整个森林冠层内部的散射信息,致使传统SAR纹理信息受到森林垂直结构异质性的影响。本文基于TomoSAR技术分离森林垂直结构异质性的影响,提取不同高度森林后向散射强度,并在此基础上将传统单幅图像纹理信息拓展到不同高度层析SAR图像中,定量探索森林垂直方向上异质性对基于纹理信息的AGB估算精度的影响。并采用逐步回归法进行AGB模型构建,在不同区域交叉验证模型的精度与普适性。
（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。
极化干涉论文参考文献
[1].姜友谊,程甲州,黎晓,马子威.P波段极化干涉SAR树高反演算法研究[J].甘肃科技.2019
[2].廖展芒.森林地上生物量极化干涉SAR反演方法研究[D].电子科技大学.2019
[3].吴文敬,官伯然.基于双极化圆阵天线的多路径干涉仪测向研究[J].微波学报.2019
[4].左斌,刘爱芳,王帆,殷君君,杨健.基于极化干涉SAR图像的地物监督分类方法[J].电波科学学报.2018
[5].张鹏,张嘉峰,刘涛.基于相干度优化的极化顺轨干涉SAR慢小目标CFAR检测[J].北京航空航天大学学报.2019
[6].陈子怡,章皖秋,岳彩荣.基于X波段极化干涉SAR数据的思茅松林冠层高度反演[J].林业调查规划.2018
[7].米守全.基于极化干涉SAR植被高度的反演[D].长安大学.2018
[8].吴宝龙.星载SAR极化干涉测量与层析成像方法研究[D].电子科技大学.2018
[9].张王菲,陈尔学,李增元,赵磊,姬永杰.干涉、极化干涉SAR技术森林高度估测算法研究进展[J].遥感技术与应用.2017
[10].沈鹏,汪长城,朱建军,高晗,付海强.融合升降轨的极化干涉SAR叁层模型植被高度反演方法[J].测绘学报.2017
论文知识图
