极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR）因其成像不受环境、时间和气候影响的优势而备受冰川识别领域研究人员的关注。然而，现有的研究并不能充分挖掘双极化SAR影像中的冰川散射特征。针对这一问题，提出了一个基于双极化Sentinel-1 A数据的冰川分类网络S1-UNet，利用双极化SAR数据中的散射特性，实现了对冰川区域的自动提取。引入了注意力特征融合模块增强图像的低级特征与高级特征之间的关联性；采用了改进的空洞空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）模块获取图像不同尺度的散射特征信息；实验结果表明，与其他语义分割和冰川识别网络相比，S1-UNet模型的性能最好，交并比、精确率分别为94.57%、97.82%，召回率达到96.79%。

光学遥感影像具备丰富的纹理和光谱信息,已成为高价值的数据资源。然而,光学遥感影像的获取过程易受光照条件与气象因素影响,尤其在多云、多雾或强降水等复杂天气情况下,常出现数据缺失或影像质量下降等问题,在一定程度上限制了其在时空连续性监测和应用效果方面的表现。相比之下,合成孔径雷达（SAR）具备全天时、全天候成像能力,能够有效弥补光学遥感影像在恶劣环境下的获取不足,成为光学遥感的重要补充手段。为了增强遥感监测的连续性和完整性,在条件生成对抗网络（cGAN）框架的基础上,针对SAR影像中常见的散斑噪声问题,提出了一种SAR-光学影像翻译方法——S2OGAN方法。该方法引入去噪卷积神经网络（DnCNN）作为去噪模块,以有效滤除噪声并提高纹理保真度;同时,结合相位一致性直方图（HOPC）作为边缘损失,进一步强化边缘特征的表达,实现纹理和结构特征的高精度重建;此外,基于GEE平台构建了冰川观测实验数据集,以探讨S2OGAN方法在冰川场景中的应用效果。结果表明:在4个常用数据集上,S2OGAN方法相较于Pix2Pix、CycleGAN、CUT、Semi-I2I等4个经典影像翻译方法展现出更优的综合性能...

针对无人飞行器合成孔径雷达(UAVSAR)差分干涉测量可用于形变监测的发展潜力，介绍了美国UAVSAR的系统设计、工作原理、数据产品等，概述了国内外UAVSAR系统的发展与应用现状、存在问题和发展趋势，重点讨论了UAVSAR在火山、断裂、冰川、冻土、滑坡、地面沉降等典型地表形变监测的应用。其高空间分辨率和较强的穿透性是对星载SAR数据极好的补充，彰显了UAVSAR系统极大的应用前景，为国内机载雷达系统的研究及其在地质灾害监测方面提供参考。

为了更好利用极化特征进行较准确的干雪识别，提出了一种面向干雪识别的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）指数模型。以新疆玛纳斯河流域为研究区，选择干雪期Radarast-2全极化SAR数据进行Freeman极化分解，获取该时期的极化特征，并分析积雪覆盖区、非积雪覆盖区极化特征差异及极化特征的变化规律；在此基础上，提出一种新的面向干雪识别的指数模型，并进行Ostu阈值分割，识别干雪范围，并与最小距离、马氏距离、最大似然等监督分类方法的干雪识别结果进行对比分析。研究结果表明：基于Freeman极化分解构建的干雪识别指数模型，其总体分类精度达到85.83%，通过非监督的方式能够识别干雪覆盖范围。

【目的】合成孔径雷达高度计采用延迟-多普勒技术有效提高观测精度，使得卫星测高技术可以应用于地形复杂区域。为探究合成孔径雷达高度计的应用进展，【方法】对合成孔径雷达高度计的发展进行概述，列举了目前主要载荷合成孔径雷达高度计的测高卫星，并对测高原理以及数据处理方法进行描述，针对合成孔径雷达高度计在海洋、冰川、内陆湖泊区域以及高程数据产品制作的应用进行重点分析。【结果】针对当前合成孔径雷达高度计应用现状，总结出合成孔径雷达高度计存在时空分辨率受限、数据精度检验代价较大、长序列数据短缺的问题，并提出多源数据协同、三维领域拓展以及数据处理方法优化的发展方向。【结论】合成孔径雷达高度计目前对海洋、冰川及内陆湖泊的高程监测方面已具有较强的应用能力，随着卫星观测密度的增加及数据优化处理方法的改进，合成孔径雷达高度计在高程监测、地形反演、水量监测等方面将具有更加广泛的应用，为探究地球水资源变化提供科学依据。

为分析冻土融化、爆破振动及降雨因素对高寒地区露天矿山边坡稳定性的影响，采用合成孔径边坡雷达监测及无人机航测技术，对某矿山边坡进行连续不间断监测，研究冻土融化、爆破振动及降雨因素影响下边坡的变形规律。研究结果表明：受冻土融化影响，区域变形均发生在白天温度较高时间段，夜晚基本无变形累积；爆破振动对作业附近松散岩体影响较大，1天内变形基本出现在爆破振动作业后的2～3 h内，其余时间基本无累积，变形曲线呈阶梯状增长；降雨后采场坡顶表土层出现多个分散分布的沉降变形区域，变形曲线没有明显规律。研究结果验证合成孔径雷达监测技术的有效性，为分析采场变形诱因提供参考。

高精度极地数字高程模型(DEM)对于我国极地研究和探索具有重要意义。德国空间局开发的分布式合成孔径雷达干涉(InSAR)测绘卫星TanDEM-X已经被证明是获取大范围高精度DEM的有效工具。X波段在冰雪表面具有一定的穿透性,会导致极地DEM存在偏差。目前国内外针对X波段在极地冰雪表面的穿透研究还很少。本文利用TanDEM-X单发双收干涉数据生成高分辨率南极冰雪地区DEM,通过与同季节的高分辨率光学DEM(REMA)差分来估计X波段穿透深度。实验结果表明:靠近Mellor冰川下游的Lambert盆地中部冰盖表面穿透深度大部分为0.5 m,少数地区可达到2 m以上;Lambert冰川下游的冰流表面大部分为1～2 m左右;山区冰雪表面可达3.9 m。高穿透值多数分布在高海拔内陆地区,而低穿透值多分布在冰流和低海拔沿海地区。穿透深度随地表含水量升高而降低。估计X波段穿透深度是明确TanDEM-X卫星在极地测绘精度的前提,对于优化后续国产分布式SAR测绘星座极地工作模式有一定的促进作用。

研究目的:高原冻土的不稳定性使进行冻土区路基变形监测分析极其重要,但受限于高原严酷自然环境条件,当前利用地面现场测量来分析多年冻土路基变形的方法,开展工作极为困难。卫星雷达差分干涉(D-InSAR)技术是近年来出现的无需地面现场测量作业,能够获得大范围地表覆盖区域连续点、线、面沉降信息的一种全新地表变形监测分析方法。针对特殊困难环境下高原多年冻土区路基变形监测与分析问题,讨论利用卫星D-InSAR"空间遥测"多年冻土区路基表面沉降变形的必要性、可行性和应用研究价值及意义。研究结论:在青藏高原这种特殊困难的自然地理条件下,采用卫星D-InSAR进行多年冻土区路基变形分析,对改善劳动条件、提高监测效率、减少费用、最大限度地减少极其困难的地面人工测量工作量,能起到明显的积极作用,对于高原冻土区国家重要基础设施长期监测系统建设有重要工程现实意义;利用D-InSAR获得的独特路基地表变形信息,可实现从大范围连续点、线、面3种角度,分析高原冻土路基变形的时空特征和规律,有望从空间全局的分析角度获得冻土路基变形新发现或新知识,从而为冻土路基稳定性评价提供新的科学依据,也为更深入地研究冻土工程变形开拓...