植被雷达遥感方法与应用

　　序
　　前言
　　第1章 雷达遥感基本原理
　　1.1 电磁波理论与微波遥感
　　1.2 SAR
　　1.3 极化雷达与目标极化特性
　　参考文献
　　第2章 新型雷达数据和植被雷达遥感方法与应用现状
　　2.1 新型雷达遥感卫星
　　2.2 雷达遥感在森林监测中的应用现状
　　2.3 雷达遥感在水稻监测中的应用现状
　　参考文献
　　第3章 新型雷达遥感数据处理技术
　　3.1 极化SAR数据处理技术
　　3.2 基于DEM的山区双视向SAR数据几何校正技术
　　3.3 多时相极化SAR融合技术
　　3.4 极化SAR与光学数据融合技术
　　参考文献
　　第4章 植被散射模型及散射特性分析
　　4.1 植被散射模型
　　4.2 森林后向散射特性模拟与分析
　　4.3 水稻散射特性模拟与分析
　　4.4 森林与水稻极化响应及时域变化特征
　　参考文献
　　第5章 基于极化SAR数据的植被类型识别与分析
　　5.1 不同地物的SAR数据识别与分类
　　5.2 不同森林类型的识别与分类
　　5.3 不同树种类型的识别与分类
　　5.4 基于极化SAR数据的雪灾影响监测
　　5.5 基于极化SAR数据的水稻识别
　　参考文献
　　第6章 典型森林类型极化SAR图像解译标志
　　6.1 SAR图像解译的影响因素
　　6.2 典型地物识别标志
　　6.3 森林识别标志
　　6.4 水稻识别标志
　　参考文献
　　第7章 SAR与光学数据融合地物分类与植被信息提取
　　7.1 基于SAR与光学融合图像的地物分类
　　7.2 基于SAR与光学融合图像的森林信息提取
　　7.3 基于SAR与光学融合图像的森林破坏监测
　　参考文献

　　    合成孔径雷达系统具有全天候、全天时获取数据的能力，特别是近年来发射的新型雷达遥感卫星将为多云多雨地区的植被监测提供宝贵数据源。《植被雷达遥感方法与应用》系统介绍了新型雷达遥感数据处理技术，包括极化SAR数据处理、山区SAR图像几何校正、多时相极化SAR数据融合等技术；介绍了植被介电模型和散射模型，分析了森林与水稻的极化散射特性及时域变化特征；在此基础上，介绍了基于新型极化SAR数据对森林、水稻进行识别和监测的方法，并给出典型的解译标志；最后介绍了融合利用SAR与光学数据对地物分类和进行植被信息提取的方法。
　　    《植被雷达遥感方法与应用》可供从事微波遥感应用研究、林业与农业遥感监测研究的科研与技术人员以及高等院校相关专业师生阅读参考。