基于SAR圖像的洪澇和冰雪災害面積提取算法研究.pdf

1、水災、雪災每年都給人類帶來重大的人員和經濟損失。合成孔徑雷達（SAR）以其高分辨率和全天候工作的特點成為檢測這些自然災害的重要手段。本文的主要研究內容是利用SAR數據提取水體信息和冰雪覆蓋面積。
　　對于水體信息的提取，文中分析了目前常用的方法及其優(yōu)缺點。本文利用陸基散射計測量了水面和土壤被水淹沒過程中的散射特性，分析了雷達參數，特別是入射角對分類結果的影響，并提出了一種新的水體信息—半淹區(qū)域及該區(qū)域的提取方法。該法利用Otsu法

2、的多次迭代自動選取最佳分類閾值，然后結合水體和半淹區(qū)的散射特性，提高了分類的準確性。利用本文編制的程序，實現了上饒地區(qū)和高郵湖地區(qū)的水體信息提取，并分析了天氣情況對提取效果的影響。最后，對多時相數據進行分類后對比，不僅能提取水域的變化面積，還能提取七種地表淹沒情況。
　　本文研究了冰雪散射模型，然后利用冰雪的實測SAR數據和各種參考數據進行了驗證和分析。在改進了以往提取冰雪面積方法的基礎上，本文利用基于多時相變化檢測法提取冰雪面積

3、。同時，分析了地形對提取效果的影響，并利用DEM數據有效地改善了分類結果。最后，利用本文編制的程序，實現了青海湖地區(qū)和天長市的冰雪面積提取，通過比較得出了人類活動、農作物生長和城市發(fā)展在很大程度上影響分類結果。
　　論文的最后一章分析了利用相干測量提取水體和冰雪面積的方法，并且分析了這類方法在水災和冰雪災害中的可用性。同時，本文利用ASAR-SLC數據對黃石-九江地區(qū)的水體進行了提取。實驗表明，相干信息可以非常有效的提高分類精度，