Topographie

Effekte der Umgebungsgeometrie Jetzt wissen Sie, dass ein Radarsystem zur Seite schaut, weg von der Nadirlinie unter dem Sensor. Diese Situation ermöglicht zwar einzigartige Analysetechniken,…

Bodenfeuchte und der Wassergehalt von Pflanzen

Bodenfeuchtemessung mit Radar Während die Bodenfeuchtigkeit nur einen sehr kleinen Teil der globalen Süßwasserressourcen ausmacht, spielt sie eine wichtige und komplexe Rolle in großräumigen Energiekreisläufen.…

Überblick dielektrisch relevanter Parameter

Dielektrische Eigenschaften Die dielektrischen Eigenschaften eines Radarziels beschreiben seine relative Dielektrizitätskonstante. Diese ist ein Maß für die elektrischen Eigenschaften von Oberflächenmaterialien. Sie besteht aus zwei…

Vegetation

Wechselwirkungen von Mikrowellen und Vegetation Die Beziehung zwischen verschiedenen Vegetationstypen und den daraus resultierenden Streuprozessen sind komplex und recht vielfältig. Dies ist darauf zurückzuführen, dass…

Oberflächenrauhigkeit

Eine raue Welt kartieren … Die Oberflächenrauhigkeit ist ein wichtiger Parameter, der das Radarrückstreusignal stark beeinflussen kann. Natürliche Oberflächen können generell als “rau” betrachtet werden,…

Überblick geometrische Parameter

Welche Parameter beeinflussen die Radarrückstreuung? Ein Radarsatellit erkennt die Erdoberfläche als einen komplexen Streuer. Mehrere Parameter spielen eine bedeutende Rolle für die Stärke der Radarechos,…

Grundrauschen von SAR-Systemen

Systematischen Rauschen von Radarsystemen Jede Antenne erzeugt eine bestimmte Menge an Rauschen (Grundrauschen). Daher wird die empfangene Energie selbst dann, wenn die gesamte vom Sensor…

Sensorgeometrie

Aufnahmegeometrie? Radarsysteme basieren auf einer einzigartigen Aufnahmegeometrie, welche stark beeinflusst, wie Messungen durchgeführt werden. Mikrowellenimpulse werden in Richtung der Erdoberfläche ausgesendet und die Echos werden…

Wellenlänge & Frequenz

In diesem Thema lernen Sie zwei Kernmerkmale kennen, die die Mikrowellen-Bildgebung beeinflussen, nämlich die Wellenlänge und die Frequenz. Beide sind eng miteinander verbunden und haben…

Polarisation

Wie ist die Polarisierung? Synthetische Apertur Radarsysteme (SAR) sind aktive Instrumente, d.h. sie haben eine eigene Beleuchtungsquelle. Dies ermöglicht nicht nur die Datenerfassung während über…

Die Radargleichung

Was beschreibt die Radargleichung? Für jedes Radarsystem hängt die Leistung davon ab, ob es das von einem Objekt zum Sensor zurückkehrende Echo messen kann oder…

Was ist ‘Speckle’?

Salt’n pepper? Nein, das ist keine Kochstunde, aber der sogenannte “speckle” macht die Interpretation der SAR-Bilder deutlich würziger. Wenn Sie sich ein Radarbild genau ansehen,…

Rückstreumechanismen

Streuungsmechanismen? Mikrowellen interagieren mit Objekten auf dem Boden. Genau das versuchen wir mit unseren Radarsatelliten zu messen, um die verschiedenen Materialien und Objekte auf dem…

Was ist Radarrückstreuung?

In diesem Kapitel werden wir die Grundprinzipien vorstellen die der Radarfernerkundung zugrunde liegen. Das Konzept des Terms ‘Rückstreuung‘ wird in Fernerkundungsanwendungen zumeist durch den ‘Rückstreukoeffizienten‘…

References

  • Bourgeau-Chavez, L.L., Lee, Y.M., Battaglia, M., Endres, S.L., Laubach, Z.M. & Scarbrough, K. (2016): Identification of
    Woodland Vernal Pools with Seasonal Change PALSAR Data for Habitat Conservation. In: Remote Sensing, 8, 490.
  • Clinuvel (2019):Understanding the Electromagnetic Spectrum. <https://www.clinuvel.com>.
  • Centre for Remote Imaging, Sensing & Processing (CRISP, 2001): SAR Imaging – Frequency, Polarisation and Incident Angle. Microwave Frequency. <https://crisp.nus.edu.sg/~research/tutorial/freqpol.htm>.
  • Edmund Optics Inc. (2019): Introduction to Polarization.
    <https://www.edmundoptics.com/resources/application-notes/optics/introduction-to-polarization/>.
  • Esch, S. (2018): Determination of Soil Moisture and Vegetation Parameters from Spaceborne C-Band SAR on Agricultural
    Areas. Dissertation. University of Cologne.
  • European Space Agency (ESA, 2013): Satellite frequency bands. <https://www.esa.int/Applications/Telecommunications_Integrated_Applications/Satellite_frequency_bands>
  • European Space Agency (ESA, 2014): Special Features of ASAR.
    <https://earth.esa.int/handbooks/asar/CNTR1-1-5.html>.
  • European Space Agency (ESA, 2019): Radar Course 2. <https://earth.esa.int/..,>.
  • European Space Agency (ESA, 2019): Radar Course 3. <https://earth.esa.int/..,>.
  • Evans, T. (2013): Habitat Mapping of the Brazilian Pantanal using Synthetic Aperture Radar Imagery and Object Based
    Image Analysis. <Evans Master Thesis>.
  • Flores-Anderson, A.I., Herndon, K.E., Thapa, R.B. & Cherrington, E. (2018): The Synthetic Aperture Radar (SAR)
    Handbook: Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation.
    <https://gis1.servirglobal.net/TrainingMaterials/SAR/SARHB_FullRes.pdf>.
  • Gaber, A., Soliman, F., Koch, M. & El.Baz, F. (2015): Using full-polarimetric SAR data to characterize the surface
    sediments in desert areas: A case study in El-Gallaba Plain, Egypt. In: Remote Sensing of Environment, 162, 11-28.
  • Jagdhuber, T. (2012): Soil parameter retrieval under vegetation cover using SAR polarimetry. Ph.D. dissertation, Univ.
    Potsdam, Germany [Online]. Available: http//: opus.kobv.de.
  • Jack, H. (2013). Manufacturing Processes. Surfaces. <http://engineeronadisk.com/V3/engineeronadisk-67.html>.
  • Jet Propulsion Laboratory (JPL, 2019): Polarimetry. <https://nisar.jpl.nasa.gov/technology/polsar/>.
  • Le Toan, T. (2007): Introduction to SAR Remote Sensing. Advanced Training Course on Land Remote Sensing. <https://earth.esa.int/landtraining07/D1LA1-LeToan.pdf>.
  • Meng, H., Wang, X., Chong, J., Wei, X. & Kong, W. (2017): Doppler Spectrum-Based NRCS Estimation Method for Low
    Scattering Areas in Ocean SAR Images. In: Remote Sensing, 9, 219.
  • Moreira, A., Prats-Iraola, P., Younis, M., Krieger, G., Hajnsek, I. & Papathanassiou, K. P. (2013): A Tutorial on Synthetic
    Aperture Radar. In: IEEE Geoscience and Remote Sensing.
  • Nave, R. (2005): HyperPhysics. The Rayleigh Criterion.
    <http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/phyopt/Raylei.html>.
  • National Aeronautics and Space Administration, Science Mission Directorate (NASA, 2010): Introduction to the Electromagnetic Spectrum. Retrieved [10.03.2020], from NASA Science website: http://science.nasa.gov/ems/01_intro
  • Pohl, C., Tempfli, K., & Huurneman, G.C. (2004): Active Sensors. In: Kerle, N., Janssen, L.L.F. & Huurneman, G.C. (Editors): Principles of Remote Sensing. An introductory textbook. ITC Educational Textbook Series, 95-120.
  • Richards, J.A. (2009): Remote Sensing with Imaging Radar.  <https://www.springer.com/de/book/9783642020193>.
  • Schumann, G.J.-P. & Moller, D.K. (2015): Microwave remote sensing of flood inundation. In: Physics and Chemistry of
    the Earth
    , 83, 84-95.
  • Small, D. (2011): Flattening Gamma: Radiometric Terrain Correction for SAR Imagery. In: IEEE Transactions on
    Geoscience and Remote Sensing
    , 49, 3081-3093.
  • Utah State University (2019): Orchard irrigation. <https://www.intermountainfruit.org/orchard-irrigation/swc>.
  • Woodhouse, I. H. (2006): Introduction to microwave remote sensing. Taylor & Francis, New York.
    <https://www.crcpress.com/Introduction-to-Microwave-Remote-Sensing/Woodhouse/p/book/9780415271233>.