程序画的图和文章比对过，程序是对的。程序中只有散射系数、吸收系数、消光系数、后向散射系数、不对称因子，需要计算场的话没有。

该程序在Matlab中用于计算mie散射的前向散射系数，后向散射系数，消光系数等。

为改善海洋环境雷达的检测性能，基于海杂波后向散射特性，对GIT，TSC，NRL三种典型海杂波后向散射系数经验模型进行仿真，并与实测数据进行对比，以均方差检验法作为拟合优度评价标准，分析了三种模型的拟合特点，给出了三种模型的适用性，结果表明，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，TSC模型次之，GIT模型拟合效果最差，其适用性随海况、擦地角、极化方式的变化而呈现出不同特点。

雷达方程 雷达截面积 RCS 后向散射系数 等效噪声后向散射系数 辐射分辨率 SAR辐射定标

利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

本文结合北京气象局提供的陆基激光雷达信号数据,通过Mie散射理论算法提取有效参数,着重分析Backscatter co⁃efficient(后向散射系数)。通过MATLAB以及Excel软件实现对数据的批量整理和可视化分析,根据图像结果,结合某地区观测时间段内信号采集的实际气象情况进行对比分析,得到了符合现实情况的分析结果,验证了算法的合理性,为后期雷达数据处理、应用提供了数据处理基础。

以修正的Dobson介电常数模型作为基础模型, 分析并验证了土壤体积含水量和含盐量与介电常数的关系。在此基础上, 提取不同极化方式下的雷达影像后向散射系数, 分析后向散射系数与介电常数之间的关系。结果表明：体积含水量和含盐量是土壤介电常数的主要影响因素; 体积含水量是介电常数实部的决定性因素, 直接决定土壤介电常数实部的大小; 介电常数虚部受多种因素的影响, 含盐量为主要因素; 体积含水量和含盐量相互作用, 共同影响后向散射系数; 在交叉极化模式下, 介电常数是影响雷达影像后向散射系数的主要因素。基于土壤的介电常数来监测土壤中的含盐量和体积含水量具有一定的潜力, 通过雷达影像反演土壤中的含盐量是完全可能的。