Оптико-микроволновые методы дистанционного контроля лесных ресурсов

• Автор: Чимитдоржиев, Тумэн Намжилович
• Шифр специальности: 05.11.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Улан-Удэ
• Количество страниц: 223 с. : ил.

Основные обозначения и используемая терминология
Введение
1. Особенности интерпретации оптических и радиолокационных 27 изображений.
1.1 .Спектральные характеристики природных объектов в 28 оптическом диапазоне.
1.2.Классификация земных покровов по спектральным
характеристикам.
1.2.1. Алгоритмы обработки спектрозональных изображений 37 оптического диапазона.
1.2.2. Современные тенденции по использованию ВИ
1.3.Оценка параметров земной поверхности по
радиолокационным данным.
1.3.1. Краткие сведения о радиолокационной съемке
1.3.2. Влияние влажности почвы на рассеянный 56 радиолокационный сигнал.
1.3.3. Определение биофизических характеристик 58 растительного покрова.
1.3.4. Использование данных РСА для мониторинга снежного 61 покрова.
1.3.5. Построение цифровой модели рельефа на основе 61 интерферомегрической обработки радарных наблюдений.
2. Метод обработки и интерпретации радарных изображений 76 когерентности.
2.1 .Возможности поляриметрической когерентности
2.2.Обоснование применимости методики расчета вегетационных

индексов для анализа изображений когерентности.
2.3. Анализ методики и обсуждение результатов.
3. Полуэмпирические методы обработки спектрозональных и радиолокационных изображений.
3.1.Методика трехканальной обработки спектрозональных изображений.
3.2.Экспериментальные исследования угнетенной растительности.
3.3.Совместная обработка радиолокационных данных и изображений спектрозонального сканера.
3.3.1. Обоснование совместного использования.
3.3.2. Алгоритм совместной обработки и методика исследования.
3.3.3. Использование кластерного анализа для оценки методики совместной обработки.
3.3.4. Исследование лесных массивов в зоне Чернобыльской АЭС.
3.4. Корреляция изображений интерферометрической когерентности и индексов «зелености» растительности и «яркости» почв.
4. Методология количественной оценки пространственных флуктуаций радиолокационных изображений для классификации земных покровов.
4.1. Свойства самоподобия и фрактальности радиолокационных изображений.
4.2.Поляриметрические особенности флуктуаций обратного рассеяния.
4.2.1. Описание алгоритма расчета и тестового полигона.

4.2.2. Классификация природных неоднородностей
4.2.3. Количественная оценка геометрической структуры 150 неоднородностей леса.
4.3.Анализ флуктуаций радарного изображения разности фаз
4.3.1. Постановка задачи
4.3.2. Фрактальный анализ данных
4.3.3. Сравнительный анализ методов и обсуждение 170 результатов.
4.4. Возможные ограничения по пространственному разрешению 174 при исследовании радарной текстуры леса.
Заключение
Приложение 1 (описание программного пакета)
Приложение 2 (акты о внедрении и использовании результатов
диссертации).
Список цитируемой литературы

очень существенна относительно высокая проницаемость листьев для ИК -излучения.
Таким образом, спектральное отражение и проницаемость покрова можно рассматривать, как функцию от суммарной поверхности листьев, коэффициента поглощения, коэффициента рассеяния и отражательной способности нижележащего покрова. Эти коэффициенты находятся в зависимости от геометрии растительного покрова и оптических свойств его листьев. Многократные переотражения от сплошного покрова крон в ближнем ИК диапазоне увеличивают и без того сильное различие спектральной яркости в видимой и в ближней ИК областях электромагнитного спектра.
1.2. Классификация земных покровов по спектральным характеристикам.
Из всего многообразия аппаратуры, применяемой для дистанционного изучения подстилающей поверхности, наиболее часто используют мультиспектральные сканирующие устройства («многоспектральный сканер») [4, 7, 8, 15] и радиолокационные системы с синтезированной апертурой (РСА) [5, 7]. Термин «многоспектральный (мультиспектральный) сканер» следует считать уже устоявшимся, хотя такие системы можно рассматривать и как радиометры, и как телевизионные системы [7].
На данный момент широко используются две категории методов обработки изображений мультиспектральных сканирующих устройств (в дальнейшем МСУ):
• методы, улучшающие визуальную интерпретацию без учета спектральных характеристик объектов исследования;
• методы, основанные на учете различий в спектральном отражении для разных каналов.