基于SAR图像的洪涝和冰雪灾害面积提取算法研究.pdf

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1、分类号密级注1UDC学位论文基于SAR图像的洪涝和冰雪灾害面积提取算法研究（题名和副题名）肖长林（作者姓名）指导教师姓名陈彦教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别硕士专业名称测试计量技术及仪器论文提交日期2012.04论文答辩日期2012.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人2012年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技

2、大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：肖长林日期：2012年5月20日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：肖长林导师签名：陈彦日期：2012年5月20日万方数据摘要摘要水灾、雪灾每年都给人类带来重大的人员和经济

3、损失。合成孔径雷达（SAR）以其高分辨率和全天候工作的特点成为检测这些自然灾害的重要手段。本文的主要研究内容是利用SAR数据提取水体信息和冰雪覆盖面积。对于水体信息的提取，文中分析了目前常用的方法及其优缺点。本文利用陆基散射计测量了水面和土壤被水淹没过程中的散射特性，分析了雷达参数，特别是入射角对分类结果的影响，并提出了一种新的水体信息—半淹区域及该区域的提取方法。该法利用Otsu法的多次迭代自动选取最佳分类阈值，然后结合水体和半淹区的散射特性，提高了分类的准确性。利用本文编制的程序，实现了上饶地区和高邮湖地区的水体信息提取，并分析了天气情况对提取效果的影响。最后，对多时相数据进行分

4、类后对比，不仅能提取水域的变化面积，还能提取七种地表淹没情况。本文研究了冰雪散射模型，然后利用冰雪的实测SAR数据和各种参考数据进行了验证和分析。在改进了以往提取冰雪面积方法的基础上，本文利用基于多时相变化检测法提取冰雪面积。同时，分析了地形对提取效果的影响，并利用DEM数据有效地改善了分类结果。最后，利用本文编制的程序，实现了青海湖地区和天长市的冰雪面积提取，通过比较得出了人类活动、农作物生长和城市发展在很大程度上影响分类结果。论文的最后一章分析了利用相干测量提取水体和冰雪面积的方法，并且分析了这类方法在水灾和冰雪灾害中的可用性。同时，本文利用ASAR-SLC数据对黄石-九江地区的

5、水体进行了提取。实验表明，相干信息可以非常有效的提高分类精度，区分出散射强度和水体容易混淆的地物。关键词：遥感，SAR，水体，冰雪面积，相干性I万方数据ABSTRACTABSTRACTEachyear，floodandsnowdisastercauseheavyeconomiclossandseverecasualtyinmanyareas.SyntheticApertureRadar(SAR)withtheabilityofall-weatherandhighresolutionhasbecomeanimportantmeansofnaturaldisastersobservati

6、on.ThemaincontentsinthisthesisarewaterinformationextractionandsnowcoverretrievebasedonSARdata.Thecommonmethodsusedinwaterinformationextractionatpresentareintroducedandtheirapplicationcharacteristicsareanalyzed.Then,theauthorusedland-scatterometertomeasurethemicrowavescatteringcharacteristicsofw

7、aterandsemi-floodsoil,proposedusingOtsuclassificationcombingmicrowavescattercharactertoextractfloodandsemi-floodarea.Also,theauthorusedcomputerprogramtoachievetheresultsofclassificationinareasnearShangRaocityandGaoYouLake,andanaly