雷达遥感

本文介绍了雷达遥感方式,着重阐述合成孔径雷达(SAR)技术,它解决了真实孔径雷达分辨率低的问题。干涉雷达和差分干涉雷达技术是其应用延伸。还介绍了合成孔径雷达干涉测量和差分干涉雷达测量技术,展示其优势与潜力,研究中心开展相关算法及模型研究并用于活动构造分析。

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雷达遥感(微波遥感)可分为主动和被动两种方式。被动方式与可见光和红外遥感类似,是由微波扫描辐射计接收地表目标的微波辐射。目前多数星载雷达采用主动方式,即由遥感平台发射电磁波,然后接收辐射和散射回波信号,主要探测地物的后向散射系数和介电常数。它发射的电磁波波长一般较长,在1mm至1m之间。合成孔径雷达(SAR)概念的提出是相对真实孔径雷达天线而提出的。对于真实孔径雷达,当雷达随载体(飞机或卫星)飞行时,向地表发射雷达波束,然后接受地面反射信号,这样便得到了地表雷达图像。我们知道卫星雷达天线越长,对地物的观测分辨率就越高。由于受雷达天线长度的限制,真实孔径雷达的地表分辨率往往很低,难以满足应用要求。而合成孔径雷达正是解决了利用有限的雷达天线长度来获取高分辨率雷达图像的问题。
  合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)技术是干涉合成孔径雷达(INSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar ,简称:干涉雷达)技术和差分干涉合成孔径雷达(D-INSAR,Differential Interferome- tric Synthetic Aperture Radar ,简称:差分干涉雷达)技术的基础,它涉及到侧视雷达系统、雷达波信号处理技术以及雷达图像的生成等诸方面。而干涉雷达技术和差分干涉雷达技术则是基于合成孔径雷达技术的图像处理方法和模型,是合成孔径雷达技术的应用延伸和扩展。
  合成孔径雷达干涉测量技术(INSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar;简称:干涉雷达测量)是以同一地区的两张SAR图像为基本处理数据,通过求取两幅SAR图像的相位差,获取干涉图像,然后经相位解缠,从干涉条纹中获取地形高程数据的空间对地观测新技术。
  差分干涉雷达测量技术(D-INSAR)是指利用同一地区的两幅干涉图像,其中一幅是通过形变事件前的两幅SAR获取的干涉图像,另一幅是通过形变事件前后两幅SAR图像获取的干涉图像,然后通过两幅干涉图差分处理(除去地球曲面、地形起伏影响)来获取地表微量形变的测量技术。
  合成孔径雷达干涉测量技术是近十年发展起来的一项新的空间对地观测技术,它与GPS、VLBI和SLR等空间技术一道,将构成空间测地技术的主体。从1978年L波段星载雷达卫星Seasat SAR的发射到2000年美国“奋进号”航天飞机对全球地形进行高精度干涉测量,从1992年首次利用差分干涉雷达对美国Landers地震同震形变场测量到目前广泛地应用于地震、火山、冰川、滑坡等形变场测量中,无不显示出合成孔径雷达技术的强大技术优势和应用潜力。由于合成孔径雷达采用了主动式遥感方式,因而具有全天侯、全天时作业优势。它与其它离散点测量技术相比,其测量结果具有连续的空间覆盖优势,是一项前所未有的、极具发展潜力的空间对地观测新技术。
  本研究中心开展了干涉雷达测量技术(INSAR)及差分干涉雷达测量技术(D-INSAR)的算法及理论模型基础研究。在此基础上,利用D-INSAR技术监测活动构造的变形特征,分析其时空演化过程;并利用连续干涉形变场,结合其他资料研究活动构造的动力学过程。
### 真实孔径雷达与合成孔径雷达的区别 真实孔径雷达(RAR)和合成孔径雷达(SAR)都是用于目标探测和成像的重要工具,但在工作原理和技术实现上有显著差异。 #### 工作原理 真实孔径雷达通过发射电磁波并接收回波来获取目标的距离信息。其分辨率主要由天线的实际物理尺寸决定,通常情况下,较大的天线能够提供更高的距离分辨率[^1]。然而,由于实际部署条件的限制,真实孔径雷达的天线长度有限,因此其空间分辨率较低。 相比之下,合成孔径雷达成像是基于“合成孔径”的概念。它利用平台运动过程中多次采集的数据,在信号处理阶段模拟出一个远大于实际天线尺寸的虚拟大口径天线。这种技术极大地提高了系统的横向分辨率,使得即使在较长的工作距离下也能获得清晰的目标图像[^1]。 #### 分辨率特性 - **距离分辨率**:对于两者而言,这一参数均取决于脉冲宽度以及带宽等因素;但是当考虑相同条件下时,因RAR受限于固定大小硬件设施而无法轻易改变这些设置从而优化性能表现。 - **方位角方向上的分辨能力**:这是二者最本质的不同之处之一——RAR仅能依靠实物形态下的开口宽度带来局限性的改进效果而已;相反地,SAR则可以通过长时间累积数据形成更精细的结果图样[^1]。 #### 数据处理复杂度 RAR的操作相对简单直接,只需完成基本的时间延迟测量即可得到初步结论。而对于SAR来说,则需要复杂的算法来进行诸如相干积累、相位校正等一系列操作才能最终呈现出高质量的画面内容出来[^1]。 ```python def sar_vs_rar(): """ A function to compare SAR and RAR. Returns a dictionary with key differences. """ comparison = { 'Resolution': {'RAR': 'Limited by physical aperture size', 'SAR': 'Enhanced through synthetic aperture technique'}, 'Data Processing Complexity': {'RAR': 'Simple', 'SAR': 'Highly complex due to phase correction etc.'}, 'Application Scenarios': {'RAR': 'Short range applications typically.', 'SAR': 'Long-range high-resolution imaging'} } return comparison ```
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