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林下地形、森林树高和森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)等森林垂直结构参数不仅是重要的森林资源参数,也是描述森林生态系统的重要参量。相较于短波长合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR),P-波段SAR对森林的穿透性更强,更有利于提取森林垂直信息。然而,由于P-波段SAR难以反映树冠表层信息,利用单基线干涉SAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术难以反演得到森林树高,且后向散射强度对森林AGB的敏感性在高生物量区存在饱和现象。鉴于极化干涉SAR(Polarimetric Interferometric Synthetic Aperture Radar,PolInSAR)、多基线InSAR和多基线PolInSAR等多维度SAR通过综合利用多通道干涉SAR数据,可以更精细的描述森林垂直结构,本文以法属圭亚那热带雨林为研究对象,TropiSAR 2009 P-波段多基线机载SAR数据为数据源,分别利用单基线PolInSAR技术、多基线InSAR层析技术和多基线PolInSAR层析技术提取森林垂直结构剖面、森林树高、森林AGB等森林垂直信息,主要研究内容如下:(1)单基线PolInSAR提取森林垂直信息首先,通过模拟仿真数据对PolInSAR空间基线进行优化配置分析,进而从6轨PolInSAR数据中选择最优的两轨PolInSAR数据用于后续森林垂直信息提取;然后,针对热带雨林P-波段PolInSAR数据的特点,分析由森林随机散射体层和地面层两层组成的相干散射模型(Random Volume over Groud,RVoG)的适用性,进而选择合适的反演算法提取森林树高。最后,利用单基线极化相干层析(Polarization Coherence Tomography,PCT)技术提取森林垂直结构剖面。实验结果显示,利用单基线PolInSAR数据反演得到的数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)存在低估现象,数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)存在高估现象,导致反演得到的森林树高存在严重低估现象,其反演精度仅为59.79%,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为12.06 m;通过PCT方法可以实现冠层顶部和地面的分离,但其重构的垂直结构剖面分辨率较低。研究结果表明:不同垂直有效波数(kz)条件下不同散射机理相位中心的区分精度不同,当0.05≤kz≤0.15时,不同散射机理相位中心具有较高的分离性;在热带雨林地区,p-波段sar各极化状态复相干的相位中心高度均高于实际地表高度并低于冠层高度,基于rvog模型反演得到的森林树高精度较低;单基线pct方法提取的森林垂直结构剖面难以精确反映森林垂直结构。(2)多基线insar层析提取森林垂直信息首先,基于仿真数据和机载飞行数据分别对beamforming、capon和music三种主流的频谱分析方法进行成像分析;然后,发展了一种森林树高的多基线insar层析提取方法,通过确定hh极化后向散射功率在垂直方向的峰值位置提取dem,通过确定hv极化后向散射功率在垂直方向的峰值位置并采用样地标定的方法提取dsm,进而将所提取的dsm、dem差分得到森林树高;最后,发展了一种森林agb的多基线insar层析估测方法,通过分析不同高度处层析相对反射率与森林agb的相关性关系,进一步挖掘与森林agb相关的层析特征,进而完善了森林agb估测模型。实验结果显示,beamforming算法成像效果最优,森林树高反演精度为89.61%,rmse为3.59m,同时利用5m和25m高度处层析相对反射率联合建模估测的森林agb结果最优,估测精度达到89.17%,rmse为46.45t·hm-2。研究结果表明,基于hh极化和hv极化多基线insar数据,利用多基线insar层析方法可反演得到较高精度的dem、dsm和森林树高;充分利用不同层次森林垂直结构信息可提高复杂空间结构条件下森林agb的估测精度。(3)多基线polinsar层析提取森林垂直信息首先,基于机载飞行数据分别对极化beamforming、极化capon和极化music三种主流的极化频谱分析方法进行成像分析;然后,基于克罗内克积(sumofkroneckerproduct,skp)分解技术,发展了一种森林树高的多基线polinsar层析提取方法,通过确定地面增强的后向散射功率在垂直方向的峰值位置提取dem,通过确定冠层增强的后向散射功率在垂直方向的峰值位置提取dsm,进而将所提取的dsm、dem差分得到森林树高;最后,将极化频谱分析方法和skp分解技术用于森林agb估测研究,通过分析极化“综合”和冠层增强的各高度处层析相对反射率与森林agb的相关性关系,对其用于森林agb估测的可行性进行探讨。实验结果显示,极化beamforming算法成像效果最优,森林树高反演精度为90.10%,rmse为3.00m,极化“综合”和冠层增强的各高度处层析相对反射率与森林agb的相关性较弱。研究结果表明,相比多基线InSAR层析技术,基于SKP分解的多基线PolInSAR层析技术更有利于提取森林树高;极化“综合”和冠层“增强”的层析相对反射率垂直分布并不利于森林AGB估测。本文的创新点主要体现在三个方面:第一,提出了更为稳定的森林树高层析提取方法,根据后向散射功率在垂直方向的峰值位置,提出采用样地标定方法提取DSM,规避了功率损失阈值选择的不确定性;第二,提出了综合利用不同高度处层析相对反射率联合估测森林AGB的方法,进一步完善了森林AGB估测模型;第三,揭示了多基线PolInSAR层析特征与森林AGB的相关性关系,为发展森林AGB的多基线PolInSAR层析估测方法提供了指导。