一、星载SAR浅海水下地形和水深测量模拟仿真──水下地形高度、坡度和方向与可测水深分析（论文文献综述）
谭秋意[1]（2020）在《有限深海域的电磁散射研究》文中进行了进一步梳理有限深海域在海底地形、变浅效应等作用的影响下,具有与传统无限深海域不同的特性,在军用战略监测和民用技术研究方面有着非常重要的意义。目前,在有限深海域的研究中存在以下难点:与传统的无限深海面不同,由于有限深海面对于水深因素的影响存在敏感性,有限深海面的几何建模问题一直是国内外研究的热点问题;有限深海域的电磁散射问题通常为电大尺寸问题,属于计算电磁学当中的重难点问题,且其与传统的无限深海面电磁散射问题不同,水深因素对其电磁散射的影响不可忽略;有限深海域的海底地形探测问题,对于海洋的科学管理和保护研究具有重要意义,但如何将海面的雷达成像到海底地形反演整个过程进行仿真,是国内外研究的热点问题。因此本文从有限深海面几何建模,电磁散射,雷达成像,水深反演四个方面进行了研究和分析。本文主要工作包含四个部分:一、结合流体动力学理论及有限深海谱模型,利用线性滤波法建立有限深海域的海面几何模型。通过比较不同水深及风速情况下的有限深海面,得出其几何模型变化的规律:相同风速情况下,水深越大,其海面的起伏就越大;相同水深的情况下,风速越大,海面的起伏越大。该结论与实际海面情况一致,证明了本方法的有效性。二、采用物理光学法对有限深海面的电磁特性进行研究。有限深海面的电磁散射问题通常是电大尺寸问题,因此在研究过程中采用物理光学法可以有效地减少计算机运行时间和内存消耗。本文通过与快速多极子进行对比,验证了不同水深情况下,物理光学法具有较好的精度,证明了其可以运用于有限深海面的电磁散射计算。此外,通过计算研究不同水深、风速、入射角情况下的有限深海面的散射特性得出:同一入射角情况下,风速的增加会使浅水和深水的散射系数差异增大;同一风速时,在中等入射角入射的情况下,入射角增大,水深因素对后向散射系数的影响随之增大。三、采用面元法和后向投影（BP,Back Propagation）成像算法,对有限深海面进行了雷达成像。由于不同水深的有限深海面具有不同的散射特性,因此可以采用面元法的方式计算有限深海域的电磁散射系数,然后采用BP成像算法对有限深海域进行雷达成像。本文分别对典型的沙坡地形,洪涝灾害区域地形以及实际的渤海湾区域进行合成孔径雷达（SAR,Synthetic Aperture Radar）遥感成像,得到了与实际地形变化匹配度良好的仿真SAR图像,证明了该模型有良好的复杂环境成像能力。最后仿真分析了渤海湾地形在不同波段、入射角、风速和风向的响应特性,得出:在同一入射角、风速、风向的条件下,雷达波频率越低,SAR对海底地形的成像效果越好;其他条件相同,入射角越小,SAR成像效果越好;其他条件相同,风速大约为5m/s时,SAR成像效果最好;其他条件相同,在顺风到侧风这段风向角范围内,SAR成像效果最好。四、通过雷达SAR图像对海底地形进行反演。基于有限深海域海底地形的海面SAR遥感成像模型的基础,利用部分先验地形数据与真实SAR影像发展出水深反演算法,对海底地形数据进行有效反演。本文将该算法应用在渤海湾区域,利用该区域的SAR影像,对渤海湾研究区域的海底地形的反演做了探索性研究,反演结果显示其实际水深匹配良好。
沈斯敏,朱首贤,康彦彦,张文静,曹广颂[2]（2019）在《基于快速傅里叶变换方法遥感反演海浪波长和水深的仿真分析》文中提出利用海浪波峰和波谷位置的遥感影像信息差异,可以基于快速傅里叶变换（FFT）方法反演波长,进而反演近岸水深.本文采用理想波面数据和数值模拟波面数据代替遥感资料进行仿真研究,讨论资料分辨率和子图长度对海浪波长及水深反演的影响.研究结果表明:低分辨率资料反演波长和水深的效果差,但是当资料分辨率达到一定要求时,再提高资料分辨率对波长和水深反演结果没有影响.当波长不存在空间变化时,子图越大,波长反演误差越小.在非均匀变化的地形上,子图长度为4～8倍波长、并且小于或等于地形变化尺度时,波长和水深反演误差小,子图太大或太小时,波长和水深反演误差都增大.
王小珍[3]（2018）在《浅海典型水下地形SAR遥感成像机理和反演研究》文中提出浅海水深数据是进行科学研究和海岸管理的重要基础。近岸地形地貌及海岸带环境演变分析大多依赖于船载测深手段,缺乏大范围实时数据的更新,尤其在水浅坡缓的岸滩区域,仍然存在水深数据空白。合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）可以探测水下地形及岸滩变化,作为一种新兴的海洋测深手段,以其独特的优势在一定程度上弥补了传统测深方法的不足。本文主要采用数值模拟方法和SAR遥感技术研究浅海水下地形的成像机理和水深反演方法。首先利用流场数值模型分析了两种典型地形对不同方向流场的调制作用,并集成三维水动力模型和成熟的二维雷达成像模型构建了浅海典型水下地形的二维SAR遥感成像模型,分别对近岸平行流场条件下的珠江口伶仃航道地形和复杂流场条件下的苏北浅滩辐射沙洲地形的SAR遥感成像特征和成像过程进行了分析。在此基础上,发展了适用于苏北浅滩沙脊和潮沟相间分布地形的二维水深反演方法,进而结合SAR遥感影像,完成了浅海水下地形反演和地形迁移变化监测的探索性研究。本文的主要研究内容和成果如下:（1）在前人研究的基础上,以沙波（正地形）和航道（负地形）两种浅海典型水下地形为研究目标,引入三维水动力模型进行流场数值模拟。将描述水下地形和流场相互作用的流场模型由二维拓展到三维,对水下地形在平行流场、垂直流场以及一般方向流场中各流速分量、海表流速和流速梯度的三维空间分布进行了分析,对水下地形和三维流场的相互作用机制有了新的认识。（2）集成三维水动力模型和二维雷达成像模型,建立了珠江口航道地形SAR遥感成像模型。流场模型实时模拟了珠江河口区域复杂的水动力环境以及航道地形所引起的海表面流场变化,通过雷达成像模型得到模拟的SAR图像,与真实SAR遥感影像和水深数据的良好对比结果证明了该模型具有对水下地形进行SAR遥感成像的能力,为后续苏北浅滩辐射沙洲地形的成像研究奠定了基础。（3）集成三维水动力模型和二维雷达成像模型,建立了苏北浅滩辐射沙洲地形SAR遥感成像模型,针对太平沙区域进行流场的实时动态模拟和水下地形雷达成像仿真。定性分析了浅海水下地形雷达成像的影响因子,比较了水深和坡度对雷达后向散射信号的影响。结果表明,雷达后向散射强度受平均水深变化的影响较小,受水下地形坡度变化的影响较大。（4）基于苏北浅滩地形数据的先验知识,对太平沙研究区沙脊和潮沟相间的水下地形进行了形态拟合,集成苏北浅滩辐射沙洲地形的SAR遥感成像模型,发展了浅海二维水下地形的反演方法。利用SAR遥感影像,对太平沙研究区水下地形的反演做了探索性研究。（5）采用苏北浅滩水下地形SAR遥感反演体系中对地形位置的提取方法,利用长时间序列的多种遥感影像,对苏北浅滩麻菜珩和外磕脚两个领海基点所在区域进行了地形迁移变化研究。结果表明,两个区域的地形会发生不同方向的迁移,但在长时间尺度和大空间尺度上保持平衡。
于鹏[4]（2017）在《浅海水下地形雷达成像理论研究及应用》文中研究说明海岸带水深及其变化对通航安全、渔业养殖、军事以及其它近海和离岸作业安全等都具有重要的意义。随着全球气候变化和人类活动的日益增强,海岸带的水文和生态环境正面临威胁,未来的海岸带地貌演变趋势也变得越发的不确定。因此科学家需要准确的水深数据来验证相关科学理论,而海岸带管理人员则需要根据水深情况制定相对应的发展策略。相比于传统的船载测深手段,遥感技术拥有大范围采样以及短时间成像的优势。而SAR（合成孔径雷达,Synthetic Aperture Radar）不仅兼顾了遥感技术的优势,还具备全天时和全天候的对地观测能力,是未来监测海岸带地貌演变的一种潜在有效工具。雷达传感器的一个重要应用就是可以观测到水下地形特征的变化,原因是水深变化可以生成海表面流场的辐聚和辐散区进而改变海表面的粗糙度。这种复杂现象是由水下地形与流场以及海表波浪之间的相互作用所形成的,并可以通过流场模型和雷达成像模型的结合（水下地形雷达成像模型）来解释。论文主要基于实测资料,利用遥感技术和数值模拟的手段研究浅海水下地形的2维雷达成像理论,并基于流场数值模型和RIM（Radar Imaging Model）模型的集成,建立了长江河口水下地形雷达成像模型。分析并解释了长江河口 SAR影像上出现的由复杂地形和水动力过程所导致的亮暗条纹特征。为了进一步验证该水下地形雷达成像模型的性能,研究采用控制变量的方法定量分析了水深、风场以及相关雷达参数对模拟的海表面粗糙度的影响。此外,还建立了一个理想模型来探究网格分辨率与模拟SAR影像之间的关系。研究的主要成果有:（1）建立了可以对拥有复杂水下地形的水域（如航道附近）进行任意时刻的模拟和雷达成像的2维长江口水下地形雷达成像模型。长江口 SAR图像中垂直于流场方向出现的亮-暗-亮条纹无法由传统的1维雷达成像模型进行解释,1维的流场模型或雷达成像模型都会限制成像模型对复杂水下地形特征的描述。将2维流场模型应用于长江河口,可以模拟河口区域复杂的水动力环境以及由水深变化所导致的流场变化,与实测水文资料的良好对比结果证明了该模型手段的可靠性。由模拟流场计算得到的辐聚和辐散区与SAR影像上出现的海表面不规则2维亮暗条纹的位置相吻合,通过输入风场以及相关雷达参数,2维雷达成像模型模拟得到的SAR图像与实测ERS-2和Sentinel-1 SAR图像也较为一致,这表明该模型具备较为可靠的水下地形雷达成像能力,这也为后续对不同模拟参数的敏感度分析测试奠定了基础。（2）模拟和分析了水深、风速、风向以及雷达视向等影响水下地形雷达成像的主要因素和条件。基于建立的雷达成像模型,通过控制变量的方法,改变水深、风速、风向以及雷达视向等部分雷达参数,模拟和比较了其对雷达后向散射信号的影响。结果表明,海表面粗糙度受整体水深值变化影响较小,而受到水下地形坡度变化的影响较大。根据综合分析的结果,顺风（或逆风）的流场、相对低风速和垂直于风向的雷达视向条件更适合浅海水下地形雷达成像。（3）在水下地形雷达成像模型中考虑了破碎波的贡献。输入相同的流场数据,采用不同的雷达成像模型模拟和比较了沿水下地形斜坡断面方向的雷达后向散射信号,并与实测SAR影像相比较。传统的二尺度模型低估了雷达后向散射信号,而引入破碎波贡献的RIM模型结果则在模拟的幅度和相位上都表现较好,尤其是在较大入射角的情况下。（4）探讨和分析了网格分辨率对模拟SAR影像的影响。采用理想数值模型排除了在实际情景条件下非海底地形因素的影响,模拟和分析不同尺度水下沙波情况下,不同网格分辨率对海表面粗糙度的影响。结果表明,对于小尺度的水下沙波（波长小于100米）,采用10米的高分辨率网格模拟得到的相对雷达后向散射系数可以达到0.43 dB以上,这说明在适宜水下地形雷达成像的条件下,高分辨率的SAR影像具备探测小尺度水下地形的能力。在相同的水下地形条件下,网格分辨率的提升可以模拟得到更大的相对海表面粗糙度。相比于高分辨网格结果,使用低分辨率网格计算得到的雷达图像较为模糊,并且无法充分描述出水下地形的准确几何形状及其所在的空间位置。当网格大小达到一定阈值后,模拟得到的雷达后向散射系数会趋于稳定,这表明在水下地形雷达成像研究中,水下沙波的波长需要与网格间距达到一定的比例关系以充分描述水下地形所引起的海表面粗糙度变化。对于更复杂的实际环境,模型中网格大小的选择还需要兼顾海底地形的复杂程度和实测SAR影像的空间分辨率。
顾燕[5]（2013）在《潮间带地形遥感动态监测体系研究》文中提出潮间带处于海陆交界,是研究现代海岸动态和环境变迁的参照物,同时也是开发利用海洋资源的主要地带。潮间带除受海陆双重动力影响外,受人类活动的影响也越来越多,地形复杂的潮间带变化更为频繁。在此情况下,对潮间带地形进行动态监测、及时掌握潮间带地形的变化情况非常重要。传统地形测量方法周期长、范围小、消耗大且获取的地形资料有限,无法满足潮间带地形动态监测需求；而遥感监测方法具有快速大面积同步监测的特点,能够提供较长时间跨度和短时间周期的地形变化。遥感技术已被广泛用于潮间带地形动态监测研究并成为主要的动态监测手段,但是目前多局限于对某个遥感监测方法的研究。潮间带地形变化有潮流作用带来的长期变化,也有开发利用带来的中期变化,更有突发气象事件如风暴潮等带来的短时变化；对潮间带地形的动态监测有大空间尺度的监测如对辐射沙脊群的动态变化监测,有中尺度空间的监测如对港口航道附近地形变化的监测,也有小尺度微地貌的监测如对最小地貌单元纳潮盆地的动态监测。单一的遥感监测方法无法获取这些不同尺度的地形变化,也无法得到完整和全面的动态变化信息。本文提出建立潮间带地形遥感动态监测体系来解决这一问题,即通过分析不同监测方法的特点,借助系统科学理论,建立潮间带地形遥感动态监测体系,从多维度、多视角监测潮滩,以期获得潮间带地形的动态变化情况,掌握潮间带的地形演变规律,为潮间带开发利用提供实时的地形数据,提供宏观和微观不同比例的监测,在港口航道水下地形监测、滩涂围垦工程监测和生态环境保护中提供数据支持和技术支持,为主管部门进行分析、做出决策提供重要的依据。本文根据潮间带的特点,研究不同的遥感监测方法和方法组合,并针对遥感监测方法评价建立子体系,从而建立适合潮间带地形的遥感动态监测体系,达到对潮间带地形的全面动态监测。研究结论如下：①潮间带地形遥感动态监测体系的主要要素为监测对象、监测方法、监测结果和评价子体系,体系研究过程为：监测对象分析、监测方法分析、监测体系技术研究和评价子体系研究。②从地貌特点、空间尺度和时间尺度三个方面进行了适用对象分析,从数据源、技术成熟度和监测结果处理程序三个角度总结了各遥感监测方法的使用成本。结果表明：可见光水深法适合大范围水下地形的长期动态监测,含水量法适合小范围出露潮滩的短期动态监测,沙脊特征线法适合中范围沙脊的各时间尺度动态监测,潮汐水道中轴线法适合中范围潮汐水道各时间尺度动态监测,纳潮盆法适合小范围出露潮滩短期动态监测；纳潮盆法使用成本较高,可见光水深法和含水量法使用成本中等,沙脊特征线法和潮汐水道中轴线法使用成本较低。③提出用方法组合来弥补单一方法的局限,获得更全面和更详细的监测结果。方法组合有互补型组合和优化型组合两种。互补型方法组合有：可见光水深法和含水量法组合,沙脊特征线法和潮汐水道中轴线法组合；优化型方法组合有：含水量法和纳潮盆地法组合,含水量法和沙脊特征线法组合,可见光水深法和潮汐水道中轴线法组合④建立了潮间带地形遥感动态监测体系的评价子体系,对整个体系进行质量控制和精度评价,内容包括：增补了遥感类技术规范,补充了遥感监测方法的技术依据；提出自然因子和经济因子两个评价指标用来对遥感监测方法选择进行评价,确保监测方法选择的合理；针对不同的遥感监测方法,提出不同的精度评价指标控制遥感监测方法的应用质量,也给出了各方法的精度范围；从监测对象地貌特征出发,提出了适用的动态监测指标,从三维和二维的角度对地形变化进行分析。⑤对潮间带地形遥感动态监测体系进行了应用分析,提出了可以提高精度和控制经济成本的遥感影像的选择方法,即综合考虑影像的空间分辨率和光谱分辨率；提出了适合潮间带这一特殊地貌的遥感影像预处理方法,包括FLAASH辐射校正方法和LGCP法几何校正。⑥在监测具体的某一潮间带时,对于近岸浅海地形,运用可见光水深法和含水量法的方法组合；对于近岸滩涂,运用含水量法和纳潮盆法的方法组合；对于沙脊群,运用沙脊特征线法和潮汐水道中轴线法。并选择南黄海辐射沙脊群为监测对象进行具体的案例分析,流程为监测对象分析、监测方法选择与执行、精度评价、最后得到监测结果,系统地完成了体系应用,证实了该体系具有较强的实际操作性和较广的应用范围。
毕晓蕾,孟俊敏,杨俊钢,刘全桢[6]（2013）在《极化信息在水下地形SAR探测中的应用》文中进行了进一步梳理现有的水下地形SAR（Synthetic Aperture Radar）探测模型尚未综合应用SAR的极化信息。本文基于Valenzuela的雷达散射截面表达式与袁业立提出的海波高频谱表达式,并结合全极化SAR相干斑抑制的极化白化滤波法,将极化信息有效地运用到水下地形SAR探测中去。最后,以中国台湾浅滩为例,分别利用Radarsat-2单一极化和全极化影像开展水下地形SAR探测研究,探测结果表明充分利用全极化信息的探测精度明显优于单一极化信息的探测精度,利用极化信息可以有效地提高水下地形SAR探测精度。
毕晓蕾[7]（2010）在《基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型》文中研究指明水下地形是合成孔径雷达（SAR）海洋应用的重要要素之一,雷达的极化方式是影响水下地形SAR成像的重要因素,现有的水下地形SAR探测模型尚未综合考虑极化方式对微波成像的影响。本文以国家自然科学基金重大项目“多维度微波成像的海洋遥感应用研究”为依托,通过研究水下地形SAR成像对不同波段、不同极化和不同入射角的微波响应特性,建立基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型,充分利用SAR影像中的极化信息,开展了水下地形全极化SAR探测,提高了水下地形SAR探测精度。主要的研究成果有以下几点:（1）分析了台湾浅滩区域的Radarsat-2全极化SAR影像的极化特征和水下地形特征,对全极化SAR水下地形成像机理有了深入的认识。采用极化白化滤波法抑制全极化SAR影像的相干斑噪声,提高了影像质量。（2）建立了水下地形SAR成像仿真模型,分析了水下地形SAR成像对雷达波段、极化方式、入射角和波向角等信息的响应特性。（3）建立水下地形全极化SAR探测模型,分别开展了水下地形全极化SAR和单极化SAR探测实验。结果表明,全极化SAR探测结果优于单极化SAR探测结果,说明了充分利用全极化信息可以有效地提高探测精度。（4）分析了不同海面风向和不同初始潮流场对单极化SAR和全极化SAR探测结果的影响。结果证明,当初始潮流流向、海面风向和水下地形梯度基本一致时,水下地形SAR探测效果最好;而且,在相同条件下,全极化SAR的探测结果都优于单极化SAR的探测效果,进一步说明了充分利用极化信息可以有效地提高水下地形探测精度。
范开国,黄韦艮,贺明霞,傅斌[8]（2008）在《SAR浅海水下地形遥感研究进展》文中研究表明SAR已成为浅海水下地形探测的重要技术手段之一。通过回顾SAR浅海水下地形遥感研究进展,特别是国内外SAR浅海水下地形的成像机理、成像理论研究和遥感探测技术研究的发展,同时针对目前SAR浅海水下地形遥感研究存在的问题和今后有待研究的方向进行了探讨。
杨俊钢[9]（2007）在《多源多时相SAR资料反演水下地形的同化模型》文中指出合成孔径雷达（SAR）是重要的微波传感器之一，在海洋遥感领域得到了广泛应用。浅海水下地形SAR探测是SAR海洋应用的重要部分之一，发展业务化水下地形SAR探测技术是水下地形SAR探测研究的最终目标。现有的水下地形SAR探测是基于单景SAR影像开展的，探测结果不能全面反映水下地形。因此，发展一种基于多源多时相SAR影像的水下地形反演方法是该研究方向的前沿问题。本文基于水下地形SAR成像机制和袁业立（1997）导出的海波高频谱解析表达式，首次建立了基于多源多时相SAR影像的水下地形反演的同化模型与算法，并通过该模型在台湾浅滩水下地形SAR探测中的应用检验了该模型和算法的可行性。本文还开展了已有的浅海水下地形SAR探测技术（浅海水下地形单景SAR影像反演）在台湾浅滩水下地形探测中的应用研究，以及反演初始水深对水下地形SAR反演结果影响的研究。此外，本文还对中国近海水下地形SAR成像能力进行了分析。在浅海水下地形SAR探测技术应用于台湾浅滩研究方面，基于7景SAR影像开展了台湾浅滩单景SAR影像反演计算，反演结果表明同一水下地形不同时相SAR影像反演结果不能全面反映真实地形特征。在反演初始水深对水下地形SAR反演结果影响研究方面，通过不同初始水深条件下台湾浅滩水下地形SAR反演结果的比较分析，可以得出：初始水深影响水下地形反演结果的准确性，初始水深的选取需要较粗的实际水深的支持；在多源多时相水下地形SAR反演同化模型研究方面，建立了多源多时相水下地形SAR反演的同化模型与算法，通过基于多源多时相SAR影像的台湾浅滩五种不同情形水下地形反演计算，证明了多源多时相水下地形SAR反演同化模型和算法是可行的，并给出了基于多源多时相SAR影像的水下地形反演计算中SAR影像的选取原则。在中国近海浅海水下地形SAR响应能力分析方面，基于对中国近海潮汐潮流状况、水下地形概况和已有中国近海SAR影像中水下地形特征等的分析，总结出中国近海适合开展浅海水下地形SAR探测的区域主要有：渤海海域、苏北近海海域、台湾海峡海域和南沙群岛海域。
聂巧姝[10]（2006）在《浅海水下半椭圆地形的SAR遥感仿真模拟》文中认为合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,简称SAR）作为一种主动式传感器,是利用雷达本身发射的电磁波进行高分辨率成像的系统。它具有全天候、全天时探测能力,在许多领域发挥着越来越重要的作用。本文对浅海水下地形SAR遥感中的模拟仿真计算进行了研究和分析。全文共分四章和两个附录,安排如下:第一章简要介绍了本文的研究背景和意义、海面微波散射技术以及SAR水下地形成像研究的历史和现状。第二章主要介绍了SAR遥感成像的基本原理。包括SAR工作原理、SAR系统参数和几个基本的微波散射概念以及Bragg散射模型的简单介绍。第三章是本论文的主要部分。首先对SAR水下地形的成像机理做了描述,然后根据浅海水下地形SAR遥感的成像原理,从二维水动力学的潮流简化方程出发,使用Fan et al. （2005a,b）近来发展的SAR遥感模式,并且计入地形后部的lee波对海表面毛细重力波的作用,建立了半椭圆水下地形的SAR遥感二维仿真模型。分析了不同雷达波段、不同极化条件、不同风速、不同流速和不同地形高度情况对雷达后向散射截面的影响,在地形后部初步解决了在高频波段（X波段和C波段）情况下雷达后向散射特征的低估问题。第四章为本论文的简要总结,指出了本论文中存在的问题和需要改进的方面。最后,在附录部分对求解Navier-Stokes方程用到的差分格式和求解lee波模式中的马丢（Mathieu）函数做了补充说明。
二、星载SAR浅海水下地形和水深测量模拟仿真──水下地形高度、坡度和方向与可测水深分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、星载SAR浅海水下地形和水深测量模拟仿真──水下地形高度、坡度和方向与可测水深分析（论文提纲范文）
（1）有限深海域的电磁散射研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究概况与发展趋势 |
| 1.2.1 有限深海域的海面几何建模方法 |
| 1.2.2 有限深海面的电磁散射计算 |
| 1.2.3 基于有限深海域海底地形的海面SAR遥感成像 |
| 1.2.4 有限深海域的海底地形探测 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 有限深海域的海面几何建模 |
| 2.1 有限深海域的海面基本统计学描述 |
| 2.2 海水的介电常数 |
| 2.3 有限深海域的海浪谱 |
| 2.3.1 TMA谱 |
| 2.3.2 文氏改进谱 |
| 2.3.3 方向函数 |
| 2.3.3.1 Donelan方向函数 |
| 2.3.3.2 光易型方向函数 |
| 2.4 有限深海域的海面生成方法 |
| 2.4.1 双线性叠加法 |
| 2.4.2 线性滤波法 |
| 2.4.3 三维有限深海面的生成 |
| 2.5 有限深水域的一维剖面分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 有限深海域海面的电磁散射计算 |
| 3.1 海面的电磁散射计算 |
| 3.1.1 基尔霍夫近似法 |
| 3.1.2 微扰法 |
| 3.1.3 双尺度法 |
| 3.1.4 积分方程法 |
| 3.1.5 物理光学法 |
| 3.1.6 多层快速多极子法 |
| 3.2 物理光学法与多层快速多极子的对比 |
| 3.3 有限深海域的海面电磁特性分析 |
| 3.3.1 有限深水域的后向散射结果与分析 |
| 3.3.2 有限深水域的双站电磁散射结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于有限深海域海底地形的海面SAR遥感成像研究 |
| 4.1 有限深海域的海底地形SAR遥感成像原理 |
| 4.2 海面SAR成像模型 |
| 4.2.1 面元模型 |
| 4.2.2 SAR成像原理 |
| 4.2.3 BP成像算法 |
| 4.3 有限深海域的海底地形成像仿真模型 |
| 4.3.1 沙坡地形仿真成像 |
| 4.3.2 洪涝灾害仿真 |
| 4.3.3 渤海湾地形仿真成像 |
| 4.3.3.1 地面模型仿真 |
| 4.3.3.2 总体模型仿真 |
| 4.4 响应特性分析 |
| 4.4.1 波段响应特性分析 |
| 4.4.2 入射角响应特性分析 |
| 4.4.3 风向响应特性分析 |
| 4.4.4 风速响应特性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 有限深海域的海底地形反演研究 |
| 5.1 SAR水深反演方法 |
| 5.2 有限深海域海底地形插值算法 |
| 5.2.1 Kriging插值法原理 |
| 5.2.2 Kriging插值法的基本步骤 |
| 5.3 图像相关分析及水深值调整 |
| 5.3.1 图像相关分析原理 |
| 5.3.2 水深值调整 |
| 5.4 SAR水深反演实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）基于快速傅里叶变换方法遥感反演海浪波长和水深的仿真分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于FFT方法反演海浪波长及水深的原理 |
| 2 利用理想波面资料反演波长的仿真分析 |
| 3 利用数值模拟的波面资料反演波长和水深的仿真分析 |
| 3.1 FUNWAVE模式的检验 |
| 3.2在斜坡地形上利用数值模拟仿真资料反演波长和水深 |
| 3.3 在沙坝地形上利用数值模拟仿真资料反演波长和水深 |
| 4 结论 |
（3）浅海典型水下地形SAR遥感成像机理和反演研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 光学测深 |
| 1.2.2 激光雷达测深 |
| 1.2.3 微波雷达测深 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 2 水下地形SAR遥感成像模型与图像特征 |
| 2.1 合成孔径雷达卫星简介 |
| 2.2 SAR遥感成像机理模型 |
| 2.2.1 雷达后向散射截面的含义 |
| 2.2.2 海面微波散射理论 |
| 2.2.3 海面微波散射模型 |
| 2.2.4 SAR成像特点与图像处理 |
| 2.3 水下地形的SAR遥感成像模型 |
| 2.3.1 流场模型 |
| 2.3.2 雷达成像模型 |
| 2.4 浅海典型水下地形SAR遥感图像特征 |
| 2.5 小结 |
| 3 水下地形对海表流场调制机理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地形对平行流和垂直流的调制作用 |
| 3.2.1 模型与参数 |
| 3.2.2 三维流场 |
| 3.2.3 表面流场 |
| 3.2.4 表面流速梯度 |
| 3.3 地形对一般方向流场的调制作用 |
| 3.3.1 模型与参数 |
| 3.3.2 表面流场 |
| 3.3.3 表面流速和流速梯度剖面分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 珠江口航道地形的SAR遥感成像研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究区概况 |
| 4.3 真实SAR图像解译 |
| 4.4 海洋流场的数值模型 |
| 4.5 SAR图像仿真 |
| 4.6 小结 |
| 5 苏北浅滩水下地形的SAR遥感成像和反演研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究区及数据介绍 |
| 5.2.1 研究区概况 |
| 5.2.2 水深数据 |
| 5.2.3 遥感数据 |
| 5.2.4 风场数据 |
| 5.3 水下地形SAR遥感成像模型 |
| 5.3.1 流场模型参数设置 |
| 5.3.2 遥感成像模型参数设置 |
| 5.3.3 地形插值网格对SAR成像的影响 |
| 5.4 水下地形SAR遥感反演模型 |
| 5.4.1 苏北浅滩水下地形的形态描述 |
| 5.4.2 苏北浅滩SAR水深反演方法 |
| 5.5 苏北浅滩水下地形SAR反演实例 |
| 5.5.1 基于ENVISATASAR遥感图像的水深反演 |
| 5.5.2 基于SENTINEL-1A遥感图像的水深反演 |
| 5.6 小结 |
| 6 苏北浅滩典型区域沙脊变迁的SAR遥感分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据来源 |
| 6.3 沙脊变迁分析 |
| 6.3.1 太平沙-麻菜珩 |
| 6.3.2 里磕脚-外磕脚 |
| 6.4 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（4）浅海水下地形雷达成像理论研究及应用（论文提纲范文）
| 于鹏博士学位论文答辩委员会成员名单 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 浅海水下地形雷达成像原理 |
| 1.2.2 浅海水下地形致流场变化的模拟 |
| 1.2.3 浅海水下地形雷达成像正演理论 |
| 1.2.4 浅海水下地形雷达反演研究 |
| 1.3 尚存在的问题 |
| 1.4 研究思路和研究内容 |
| 第二章 水下地形SAR成像理论 |
| 2.1 SAR海洋遥感基本原理 |
| 2.1.1 雷达方程 |
| 2.1.2 介电常数和极化信息 |
| 2.1.3 海表微波散射机制 |
| 2.1.4 侧视雷达 |
| 2.1.5 SAR图像处理 |
| 2.2 水下地形SAR成像原理 |
| 2.2.1 流场模型控制方程 |
| 2.2.2 基于RIM的水下地形雷达成像原理 |
| 第三章 长江口水下地形致流场变化模拟 |
| 3.1 长江口水动力特征 |
| 3.2 长江口流场数值模型 |
| 3.2.1 流场模型介绍 |
| 3.2.2 流场模型参数设置 |
| 3.3 长江口流场数值模型的验证 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 长江口水下地形雷达成像模型的集成与应用 |
| 4.1 水下地形雷达成像模型的集成方法 |
| 4.2 长江口实测SAR影像 |
| 4.3 长江口模拟SAR影像 |
| 4.3.1 模拟流场结果 |
| 4.3.2 模拟SAR影像 |
| 4.4 长江口水下地形雷达成像模型的验证 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 关键参数对水下地形雷达成像模型的影响 |
| 5.1 水深的影响 |
| 5.2 风场以及雷达参数的影响 |
| 5.3 网格分辨率的影响 |
| 5.3.1 实验参数设置 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.3.3 实验分析和讨论 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 后记 |
（5）潮间带地形遥感动态监测体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 潮间带地形动态监测研究现状 |
| 1.2.2 遥感监测方法研究现状 |
| 1.2.3 存在问题 |
| 1.3 研究思路和内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 遥感监测体系建立原理与方法 |
| 2.1 体系建立原理 |
| 2.1.1 体系的基本理论 |
| 2.1.2 体系构建基本思想 |
| 2.1.3 体系建立的基本条件和原则 |
| 2.2 体系建立方法 |
| 2.2.1 体系建立的方法介绍 |
| 2.2.2 体系结构 |
| 第三章 遥感监测方法 |
| 3.1 可见光水深法 |
| 3.1.1 原理 |
| 3.1.2 技术方法 |
| 3.1.3 特点 |
| 3.2 含水量法 |
| 3.2.1 原理 |
| 3.2.2 技术方法 |
| 3.2.3 特点 |
| 3.3 沙脊特征线法 |
| 3.3.1 原理 |
| 3.3.2 技术方法 |
| 3.3.3 特点 |
| 3.4 潮汐水道中轴线法 |
| 3.4.1 原理 |
| 3.4.2 技术方法 |
| 3.4.3 特点 |
| 3.5 纳潮盆法 |
| 3.5.1 原理 |
| 3.5.2 技术方法 |
| 3.5.3 特点 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 遥感监测体系技术研究 |
| 4.1 适用对象分析 |
| 4.2 使用成本分析 |
| 4.3 局限性 |
| 4.4 方法组合分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 遥感监测体系评价子体系 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 技术规范 |
| 5.2.1 测绘技术规范 |
| 5.2.2 地形技术规范 |
| 5.2.3 遥感技术规范 |
| 5.3 遥感监测方法选择评价 |
| 5.3.1 自然因子 |
| 5.3.2 经济因子 |
| 5.4 遥感测量精度评价 |
| 5.4.1 水深法评价指标 |
| 5.4.2 含水量法评价指标 |
| 5.4.3 沙脊特征线法评价指标 |
| 5.4.4 中轴线法评价指标 |
| 5.4.5 纳潮盆法评价指标 |
| 5.5 动态监测指标 |
| 5.5.1 地形变化动态监测指标 |
| 5.5.2 沙脊型潮滩变化监测指标 |
| 5.5.3 潮汐水道变化监测指标 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 遥感监测体系应用研究 |
| 6.1 体系中遥感影像的选择和预处理 |
| 6.1.1 遥感影像的选择 |
| 6.1.2 遥感影像预处理研究 |
| 6.2 体系应用分析 |
| 6.2.1 潮间带地形监测 |
| 6.2.2 近岸滩涂动态监测 |
| 6.2.3 沙脊群演变监测 |
| 6.3 案例分析——沙脊群演变监测 |
| 6.3.1 监测对象分析 |
| 6.3.2 监测方法选择 |
| 6.3.3 监测方法执行 |
| 6.3.4 精度评价 |
| 6.3.5 监测结果 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新与特色 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（6）极化信息在水下地形SAR探测中的应用（论文提纲范文）
| 1 INTRODUCTION |
| 2 UNDERWATER TOPOGRAPHY DETEC-TION WITH SAR IMAGES |
| 2.1 Underwater topography detection model with SAR images |
| 2.2 Application of polarization information on un-derwater topography detection with SAR images |
| 3 DETECTION EXPERIMENT |
| 3.1 Experiment area and data |
| 3.2 Detection calculation |
| 3.3 Analysis of detection results |
| 1引言 |
| 2水下地形SAR探测 |
| 2.1水下地形SAR探测模型 |
| 2.2极化信息在水下地形SAR探测中的应用 |
| 3探测实验 |
| 3.1探测区域与数据 |
| 3.2探测计算 |
| 3.3探测结果与分析 |
| 4结论 |
（7）基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 合成孔径雷达（SAR）发展现状 |
| 1.3 水下地形SAR遥感研究进展 |
| 1.3.1 水下地形SAR成像理论研究进展 |
| 1.3.2 水下地形SAR探测研究进展 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第二章 海表面微波散射 |
| 2.1 波谱模型 |
| 2.1.1 PM谱和HSW谱 |
| 2.1.2 RA谱 |
| 2.1.3 Yuan高频谱 |
| 2.1.4 Fung半经验谱 |
| 2.2 海表面电磁散射模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 全极化SAR影像水下地形信息处理 |
| 3.1 电磁波极化特性及表征 |
| 3.1.1 极化散射基础 |
| 3.1.2 极化散射矩阵 |
| 3.1.3 Mueller矩阵 |
| 3.1.4 Stokes矩阵 |
| 3.2 全极化SAR影像信息解析 |
| 3.2.1 几种基本极化散射机理 |
| 3.2.2 水下地形全极化SAR影像极化特征分析 |
| 3.2.3 全极化SAR影像水下地形特征分析 |
| 3.2.4 全极化SAR影像信息增强处理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 不同雷达参数的浅海水下地形SAR影像仿真 |
| 4.1 水下地形SAR成像机理 |
| 4.1.1 水下地形与流经水下地形的潮流之间的相互作用 |
| 4.1.2 海表面流与海面微尺度波之间的相互作用 |
| 4.1.3 雷达工作微波和海面微尺度波之间的相互作用 |
| 4.2 仿真模型 |
| 4.3 仿真计算 |
| 4.3.1 初始条件和模型参数 |
| 4.3.2 极化响应特性分析 |
| 4.3.3 波段响应特性分析 |
| 4.3.4 入射角响应特性分析 |
| 4.3.5 波向响应特性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 水下地形全极化SAR探测 |
| 5.1 水下地形SAR探测模型 |
| 5.1.1 单极化SAR探测模型 |
| 5.1.2 全极化SAR探测模型 |
| 5.2 探测实验 |
| 5.2.1 探测区域与数据 |
| 5.2.2 探测步骤 |
| 5.2.3 探测结果与分析 |
| 5.3 初始条件对水下地形SAR探测结果的影响 |
| 5.3.1 海面风向对探测结果的影响 |
| 5.3.2 初始潮流对探测结果的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）SAR浅海水下地形遥感研究进展（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 SAR浅海水下地形成像机理 |
| 3 SAR浅海水下地形成像理论 |
| 3.1 流模式理论 |
| 3.2 波模式理论 |
| 3.3 雷达后向散射模式理论 |
| 4 SAR浅海水下地形遥感探测技术 |
| 5 现存在的问题及展望 |
（9）多源多时相SAR资料反演水下地形的同化模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 合成孔径雷达(SAR)简介 |
| 1.2 水下地形SAR成像原理介绍 |
| 1.3 水下地形SAR探测研究的历史与现状 |
| 1.4 本文思路与篇章结构 |
| 第二章 浅海水下地形SAR探测技术在台湾浅滩的应用 |
| 2.1 研究区域与数据 |
| 2.1.1 研究区域 |
| 2.1.2 SAR影像数据 |
| 2.1.3 实测水深数据 |
| 2.2 水下地形SAR影像反演模型和算法 |
| 2.2.1 反演模型 |
| 2.2.2 粗水深SAR影像灰度值计算 |
| 2.2.3 反演算法 |
| 2.3 台湾浅滩水下地形SAR反演 |
| 2.3.1 SAR影像数据预处理 |
| 2.3.2 台湾浅滩粗水深SAR影像灰度值计算 |
| 2.3.3 台湾浅滩水下地形SAR反演计算 |
| 2.4 台湾浅滩水下地形SAR反演结果分析 |
| 2.4.1 反演结果与实测水深比较 |
| 2.4.2 不同时相SAR影像反演结果比较 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 水下地形SAR反演初始水深对反演结果影响的研究 |
| 3.1 初始水深对反演结果影响的研究 |
| 3.2 小结 |
| 第四章 多源多时相水下地形SAR反演的同化模型 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 多源多时相水下地形SAR反演同化模型与算法介绍 |
| 4.2.1 多源多时相水下地形SAR反演同化模型的建立 |
| 4.2.2 潮流场变换系数的确定 |
| 4.2.3 多源多时相水下地形SAR同化反演算法 |
| 4.3 多源多时相SAR影像的选取 |
| 4.4 台湾浅滩多源多时相水下地形SAR同化反演计算 |
| 4.4.1 SAR影像的选取 |
| 4.4.2 水下地形SAR同化反演计算 |
| 4.4.3 同化反演结果分析 |
| 4.4.4 不同情形同化反演结果比较 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 中国近海水下地形SAR响应能力分析 |
| 5.1 中国近海潮汐潮流状况分析 |
| 5.1.1 渤海、黄海和东海潮汐潮流状况 |
| 5.1.2 南海潮汐潮流状况 |
| 5.2 中国近海浅海水下地形分布情况分析 |
| 5.3 中国近海SAR影像与SAR影像快视图分析 |
| 5.3.1 江苏近岸海域 |
| 5.3.2 福建近岸海域 |
| 5.3.3 台湾浅滩海域 |
| 5.3.4 南沙群岛岛礁区海域 |
| 5.4 中国近海浅海水下地形SAR响应区划 |
| 5.4.1 渤海海域 |
| 5.4.2 苏北近海海域 |
| 5.4.3 台湾海峡海域 |
| 5.4.4 南沙群岛海域 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与下一步工作 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 攻读博士学位期间参加的学术活动和课题工作情况 |
| 致谢 |
（10）浅海水下半椭圆地形的SAR遥感仿真模拟（论文提纲范文）
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 海面微波散射机理的研究概况 |
| 1.3 SAR 浅海水下地形成像的研究概况 |
| 1.4 本文研究的主要内容及创新点 |
| 第2章 海洋 SAR 遥感的基本原理 |
| 2.1 海面微波散射的几个基本概念 |
| 2.1.1 散射截面 |
| 2.1.2 镜面反射和后向散射 |
| 2.1.3 海面粗糙度 |
| 2.1.4 Bragg 共振散射 |
| 2.2 合成孔径雷达机理 |
| 2.2.1 距离分辨率与脉冲分辨率 |
| 2.2.2 方位分辨率与合成孔径技术 |
| 2.2.3 SAR 系统参数 |
| 2.3 结论 |
| 第3章 SAR 浅海水下地形遥感模拟仿真 |
| 3.1 浅海水下地形SAR 探测机理 |
| 3.2 仿真模型 |
| 3.2.1 模型草图 |
| 3.2.2 潮流简化方程 |
| 3.2.3 包含Lee 波和湍流影响的海表面毛细重力波波作用量谱平衡方程 |
| 3.2.3.1 海表面毛细重力波模式 |
| 3.2.3.2 lee 波方程 |
| 3.2.3.3 利用湍流的k? ε模式以及 Nasmyth 海洋湍流普适谱确定源函数Ψ(k) |
| 3.2.4 雷达后向散射模式 |
| 3.2.4.1 电磁模式 |
| 3.2.4.2 SAR 成像模式 |
| 3.3 仿真计算流程 |
| 3.3.1 参数确定 |
| 3.3.2 计算步骤 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.4.1 雷达波段和极化方式的影响 |
| 3.4.2 海表面风速的影响 |
| 3.4.3 潮流流速的影响 |
| 3.4.4 地形高度的影响 |
| 第4章 结论与展望 |
| 4.1 论文总结 |
| 4.2 本文中存在的问题 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ |
| 附录Ⅱ |
| 致谢 |
四、星载SAR浅海水下地形和水深测量模拟仿真──水下地形高度、坡度和方向与可测水深分析（论文参考文献）
- [1]有限深海域的电磁散射研究[D]. 谭秋意. 电子科技大学, 2020(07)
- [2]基于快速傅里叶变换方法遥感反演海浪波长和水深的仿真分析[J]. 沈斯敏,朱首贤,康彦彦,张文静,曹广颂. 华东师范大学学报(自然科学版), 2019(02)
- [3]浅海典型水下地形SAR遥感成像机理和反演研究[D]. 王小珍. 浙江大学, 2018(09)
- [4]浅海水下地形雷达成像理论研究及应用[D]. 于鹏. 华东师范大学, 2017(09)
- [5]潮间带地形遥感动态监测体系研究[D]. 顾燕. 南京师范大学, 2013(06)
- [6]极化信息在水下地形SAR探测中的应用[J]. 毕晓蕾,孟俊敏,杨俊钢,刘全桢. 遥感学报, 2013(01)
- [7]基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型[D]. 毕晓蕾. 中国石油大学, 2010(04)
- [8]SAR浅海水下地形遥感研究进展[J]. 范开国,黄韦艮,贺明霞,傅斌. 遥感技术与应用, 2008(04)
- [9]多源多时相SAR资料反演水下地形的同化模型[D]. 杨俊钢. 中国科学院研究生院（海洋研究所）, 2007(05)
- [10]浅海水下半椭圆地形的SAR遥感仿真模拟[D]. 聂巧姝. 中国海洋大学, 2006(03)