【摘 要】
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在我国的青藏高原上以及位于北纬35°以北的地区的江河,冬季极其容易结冰成凌,到了春季开河时期,往往会发生凌汛灾害,其中黄河内蒙古段的情况尤为严重,为了减少甚至避免凌汛灾害造成的影响,需要及时、准确地获取冰情信息。极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar）Pol SAR技术的出现,使得成像雷达对目标信息的获取能力得到了极大地增强。这为实现更大范围、
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在我国的青藏高原上以及位于北纬35°以北的地区的江河,冬季极其容易结冰成凌,到了春季开河时期,往往会发生凌汛灾害,其中黄河内蒙古段的情况尤为严重,为了减少甚至避免凌汛灾害造成的影响,需要及时、准确地获取冰情信息。极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar）Pol SAR技术的出现,使得成像雷达对目标信息的获取能力得到了极大地增强。这为实现更大范围、更高效率、高分辨率、全天时、全天候以及更高精度的河冰监测提供了先决条件和技术支持。本文基于RADARSAT-2卫星提供的研究区域的全极化SAR数据,对不同的河冰分类方法展开了研究,包括基于先验知识的监督分类方法和无监督分类方法,并在得到分类结果的基础上,结合实测数据进行了厚度反演方法的相关研究,主要开展的研究及工作内容可分为以下的几个方面:1.针对传统的最小距离监督分类方法未考虑各类别之间的联系导致分类效果降低的问题,提出了一种改进的基于高斯均值的最小距离监督分类方法,引入了归一化高斯加权系数对各类别中心进行处理,以达到扩大各类别中心差异并且减弱值域范围大的类别对值域范围小的类别造成的不利影响,从而提高分类精度的目的,利用目标区域河冰光学图像及混淆矩阵进行了分类结果验证,并与几种经典的监督分类方法的分类结果进行了对比分析,证明了本文提出的监督分类方法的有效性。2.针对传统的基于聚类方法的无监督分类方法初始聚类中心随机生成导致分类精度不高的问题,研究了一种基于FCM聚类算法的决策树二次分类方法,首先基于FCM聚类算法进行分类得到初次分类结果,然后将后向散射系数、极化散射熵以及去极化功率作为决策依据,对河冰进行二次分类,并结合真实地物信息及混淆矩阵进行了分类结果验证分析,表明了本文所提出无监督分类方法的实用性。3.开展了黄河冰面实地测量实验,获取了研究区域存在的不同类型的河冰的相关信息,并依据其明显差异的物理特性及分布位置,将河冰分为了热力冰（Thermal ice,Ti）、水内冰（Frazil ice,Fi）以及密集厚冰（Consolidated ice,Ci）这三种类型,并分别记录了相关数据;依据黄河河冰的物理结构建立了其对应的散射模型,并求解了后向散射系数;利用实测数据分析了河冰厚度与极化参数的相关性,在此基础上提出了一种多元参数厚度反演方法,同时利用两个极化参数进行河冰厚度反演,并给出了厚度反演精度评价结果,验证了该方法对于黄河河冰的厚度反演的准确性和有效性。
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