【摘 要】
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森林是世界上最大的陆地生态系统,是全球碳循环的重要组成部分。森林垂直结构参数信息对估计森林地上生物量（AGB）具有重要的意义。多基线层析SAR是新兴前沿技术,该技术可以探测森林在垂直方向上的空间结构信息,已经成功应用于森林参数估计、城市三维重建等领域。但由于星载SAR很难获取采样多且基线均匀的数据,导致其在进行三维层析成像方面还面临着严峻的问题与挑战。本文以星载ALOS-2 L波段数据为研究数据,
【基金项目】
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国家自然基金（31971654）； 民用航天技术预先研究项目（D040114）；
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森林是世界上最大的陆地生态系统,是全球碳循环的重要组成部分。森林垂直结构参数信息对估计森林地上生物量（AGB）具有重要的意义。多基线层析SAR是新兴前沿技术,该技术可以探测森林在垂直方向上的空间结构信息,已经成功应用于森林参数估计、城市三维重建等领域。但由于星载SAR很难获取采样多且基线均匀的数据,导致其在进行三维层析成像方面还面临着严峻的问题与挑战。本文以星载ALOS-2 L波段数据为研究数据,以塞罕坝机械林场尚海纪念林为研究对象,对基于星载SAR数据多基线层析成像技术开展了较为系统和深入的研究。提出了改进的基于DEM进行相位校正的多基线层析SAR成像方法,使用5种极化方式结合Beamforming和Capon多基线层析SAR成像方法成功获取了与校正后的LIDAR DEM和DSM一致性较好的多基线层析SAR森林垂直结构剖面。根据获取的层析图像反演了林下地形、森林高度,利用层析后向散射建立森林AGB的估算模型。结果显示,在HH-VV下极化的Beamforming方法获取了林下地形反演的最高精度（Bias=-0.11m,Std=3.84m,RMSE=3.84m）;在HH极化下的Capon方法自冠层散射相位中心沿海拔方向高度增益4.5m后获取了森林高度反演的最高精度（Bias=2.19m,Std=3.43m,RMSE=4.07m）,冠层散射相位中心与冠层顶部的差值平均值为4.78m,与森林高度平均值的比例为24.91%,该值可为利用SAR反演森林高度的低估现象提供参考;利用14m高度HH极化下的Beamforming方法Tomo SAR后向散射对森林AGB建模得到了RMSE=20.29tons/ha,P=25.83%的森林AGB估计。验证结果表明,在星载SAR数据基线不均匀、数据欠采样的情况下,改进的多基线层析SAR算法能够明显提高反演森林垂直结构参数的能力。本研究为基线不均匀和数据欠采样情况下的多基线SAR数据用于层析成像提供了一种新思路,有助于实现星载SAR数据超分辨率高度维成像。
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