后向散射系数造句
例句与造句
- 在利用kirchhoff远场近似方程计算后向散射系数时,给出了计算该公式第二部分的方法。
- 4 .基于kirchhoff近似理论和franceschetti地面场景仿真模型,实现了一种根据小平面单元与sar之间的几何关系计算小平面单元后向散射系数的算法。
- 基于kirchhoff近似理论和franceschetti的地面场景仿真模型，本文实现了根据小平面单元与sar之间的几何关系计算小平面单元后向散射系数的算法。
- 此外，目前星载合成孔径雷达如ers - 1 2 、 radarsat等均为单一频率、单一极化的雷达，无法从得到的单参数雷达后向散射系数中直接提取地表土壤水分信息。
- 但由于电磁波与地表相互作用的复杂性，雷达后向散射系数除受地表介电常数(土壤水分)影响外，还受到地表粗糙度、土壤类型、植被覆盖以及雷达入射角、频率、极化等多种因素的影响。
- 用后向散射系数造句挺难的，这是一个万能造句的方法
- 研究证明，星载合成孔径雷达( sar )得到的地表后向散射系数与地表介电常数有直接相关关系，从而能够在水文模型要求的精度范围内有效提取地表土壤水分信息。
- 特别是在植被覆盖地表，对其下土壤水分的监测更带有极大的困难性。因此，利用雷达后向散射系数反演土壤水分必须首先充分理解微波与地表的相互作用过程。
- 此外，针对相位展开问题的复杂性，论文提出利用干涉数据幅度图像、相干图以及其它质量图综合评价相位展开质量以实现展开结果的优选； 4 、论文就较具代表性的干涉仿真方案进行了深入分析，在把握不同层次仿真方案实质区别及共性的基础上，提出基于复图像频谱获取待仿图像后向散射系数的新思想，快捷、高效地解决干涉仿真过程的关键性问题。
- 利用最新发展的电磁波散射模型研究了不同植被覆盖地表雷达波对地表土壤水分的敏感性，建立了半经验植被雷达后向散射模型; 2 ) .研究发现在农作物等矮小植被覆盖地表，植被层直接后向散射与植被类型相关，且在植被生长期，雷达后向散射系数对植被含水量的敏感性要高于对植被高度变化的敏感性; 3 ) .解决了单参数雷达地表土壤水分反演问题中，雷达入射角和地表粗糙度的影响这一难点问题; 4 ) .利用土壤介电模型校正了不同土壤类型对反演地表土壤体积含水量的影响; 5 ) .在以上成果基础上，建立了完整的单参数雷达地表土壤水分变化探测反演算法，经地表验证，模型反演地表土壤水分变化值的精度为rmse = 0
- 本研究中，首先利用基于微波辐射传输方程的微波植被模型和积分方程( iem )模型模拟了各种地表土壤水分含量情况下，植被覆盖、地表粗糙度(包括地表均方根高度和相关长度) 、雷达入射角对c波段(频率4 . 7ghz )水平极化( hh )雷达后向散射系数的影响，在此基础上，建立模型消除了植被覆盖、地表粗糙度、及雷达入射角对雷达后向散射的影响，利用多时相50m分辨率radarsatscansar雷达后向散射系数图像反演得到了地表土壤水分变化模式信息。
