A study of the damage detection method for smooth earth surface
光滑地表面毁伤检测方法研究

光滑地面毁伤程度评估非常重要,目前评估方法主要是基于光学图像,可是在恶劣的气候或环境条件下,很难获得光学图像,合成孔径雷达(SAR)克服了这个缺点.SAR图像是地表结构和电特征等地球物理参数的映射,通过SAR图像反演地表结构参数,可以推测出光滑地面毁伤程度.本文以几何光学模型(GOM)为基础,建立神经网络反演模型,以获得光滑地表面受损后的粗糙度参数:表面均方根高度(σ)和表面相关长度(l),并进一步评估光滑地表面受损程度.实验结果表明该方法可行.