【摘 要】
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海冰厚度是衡量海冰变化最重要的参数,也是影响全球气候变化的环境因子之一。而当前合成孔径雷达高度计（简称SAR高度计）观测海冰厚度精度不理想,除了受到海冰上面覆盖的积雪影响外,另一个主要影响要素是引入SAR高度计以外的外部海冰类型数据辅助海冰分类。本论文为了避免因引入外部数据而导致海冰分类精度不高的问题,通过建立海冰模拟模型,进行电磁散射计算,利用海冰表面SAR高度计仿真回波来进行海冰分类,以期获得
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海冰厚度是衡量海冰变化最重要的参数,也是影响全球气候变化的环境因子之一。而当前合成孔径雷达高度计（简称SAR高度计）观测海冰厚度精度不理想,除了受到海冰上面覆盖的积雪影响外,另一个主要影响要素是引入SAR高度计以外的外部海冰类型数据辅助海冰分类。本论文为了避免因引入外部数据而导致海冰分类精度不高的问题,通过建立海冰模拟模型,进行电磁散射计算,利用海冰表面SAR高度计仿真回波来进行海冰分类,以期获得高精度的海冰分类模型。首先,建立不同类型的空气-积雪-海冰多层介质粗糙表面模型,研究不同类型海冰的电磁散射特性。其次,针对Cryo Sat-2卫星上搭载的合成孔径（干涉）高度计SIRAL在SAR模式下的工作原理,建立基于小平面电磁散射计算的SAR高度计回波数值模型,并利用该模型对一年冰和多年冰回波进行仿真。重点分析了特殊表面类型、以及表征一年冰、多年冰的大小尺度粗糙度和重要冰雪物理参数对SAR高度计仿真回波波形及其特征参数的影响。选用K最邻近（KNN）,支持向量机（SVM）和袋装决策树（BT）三种机器学习分类算法,利用模拟模型的已知海冰类型与仿真回波的6个特征参数（包括5个波形特征参数和1个非波形特征参数）的关系,训练获得海冰分类模型,利用模型对CS-2卫星SAR模式北极地区实测海冰回波进行分类验证。验证结果表明,利用BT法和全部6种特征参数训练获得的海冰分类模型对北极中心海域回波分类精度较高,精度可达88.2%。并且后向散射系数对提高海冰分类精度具有较大作用,是北极地区海冰分类的重要特征参数之一。
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