植被高度的极化干涉互协方差矩阵分解反演法

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经典三阶段极化干涉SAR植被高度反演算法中地面散射相位估计不准确,从而导致植被高度反演精度存在偏差。针对这一关键问题,提出基于极化干涉互协方差矩阵分解的植被高度反演新方法。该方法首先利用Freeman-Durden分解方法对极化干涉互协方差矩阵进行分解,从而估计出更准确的地面散射相位。然后,结合随机体-地表散射(RVoG)模型反演植被高度。最后,利用欧空局(ESA)的软件PolSARpro模拟的L波段极化干涉SAR数据和亚马逊森林地区的ALOS PALSAR L波段数据进行试验,结果表明本文算法提取的植被高度相比经典三阶段法精度更高,验证了算法的有效性和可靠性。
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