Ocenjevanje vlažnosti iz radarskih slik SAR : doktorska disertacija

slovenski

doktorska dela

2012

Disertacije   empirični modeli   Merjenje   ocenjevanje vlažnosti   regularizacija Tikhonov   terraSAR-X satelit   Tla   Vlažnost

Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko računalništvo in informatiko

Doktorska disertacija podaja ocenjevanje vlažnosti tal iz podatkov radarja z umetno odprtino (ang. Synthetic Aperture Radar - SAR), kar se izvaja s pretvorbo koeficienta povratnega sipanja radarskih mikrovalov v relativno dielektrično konstanto, preko katere se le-ta pretvori v nam razumljivejšo pro-storninsko vlažnost tal. Novost, ki jo podajam v doktorski disertaciji, jevpeljava novega modela na področju ocenjevanja vlažnosti tal. Predlagani model deluje v pasu X radarskih mikrovalov, pri katerem smo poleg odprtih površin upoštevali tudi prekritost z nizko vegetacijo. Delovanje algoritma ocenjevanja vlažnosti tal primerjamo z merjenimi podatki terenskih meritev, medtem ko koeficiente povratnega sipanja pridobimo iz visoko-ločljivih TerraSAR-X slik SAR z različnimi parametri radarja SAR, kar zajema različne vpadne kote, polarizacijo in razdaljno pasovno širino. V sklopu disertacije predlagamo dva modela, izmed katerih je prvi osnovan na Shi pol-empiričnemu modelu in deluje le na odprtih površinah oz. področjih brez prisotnosti vegetacije. Ta model modifici-ramo z vpeljavo novih koeficientov modela, ki jih določimo z regresijskimi metodami v kombinaciji s terenskimi meritvami, kjer uporabimo algoritem minimalne povprečne kvadratne napake. Drugi, splošnejši model, ki deluje tudi na področjih prekritih z nizko vegetacijo, jeosnovan na modelu voda-oblak , kateremu je v osnovi dodan še dodaten t.i. vegetacijski člen, ki nam omogoča ocenjevanje vlažnosti tal tudi na predelih, kjer se nahaja nizka rast vegetacije. Ocenjevanje vlažnosti je poleg parametrov radarja odvisno še od hrapavosti površja, le to pa smo upoštevali vobliki parametra RMS višine. Preostala parametra predstavljata še delno prekritost z vegetacijo in Fresnelov refleksijski koeficient. Ker ti parametrivnaprej niso znani, smo model zapisali v matrični obliki, tako da lahko model vpeljemo v iterativno shemo regularizacije Tikhonova. Algoritem zaocenjevanje neznanih parametrov tal izhaja iz dobrih lastnosti regularizacije slik, kjer želimo s parametri regularizacije odpraviti ali kompenzirati efekte korelacijske dolžine in korelacijske funkcije. Eksperimentalni rezultati so pokazali uporabnost obeh modelov, vendar primerjava modelov kaže, da pri rezultatih prednjači predlagan dvokomponentni model, osnovan na modelu voda-oblak z iterativno regularizacijo Tikhonova.

07.08.2023