星载极化干涉SAR森林冠层高度反演研究

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极化干涉SAR技术既能利用多极化状态来探测地物结构物理特征,也能进行干涉SAR测量来确定地物的位置和空间分布。特别是探测混合多种散射机制的复杂地表,极化干涉SAR技术可通过矩阵分解有效分离分辨单元内的散射相位中心,进而获取地物特定层次的干涉相位,在各种地物特征参数提取上具有很大的潜力。因此,该技术已开始应用于森林生物量估测、地表参数提取、森林资源动态监测等研究领域,其中,森林冠层高度反演是该领域研究的热点。本文采用德国宇航中心TerraSAR-X/Tan DEM-X全极化数据和日本宇航中心ALOS PALSAR FBD双极化数据,基于随机散射体—地表二层散射模型(RVoG)和顾及地形因素的改进S-RVoG模型,利用三阶段算法反演了云南省勐腊县研究区的森林冠层高度,并与用野外实测数据来验证反演结果。主要工作如下:(1)ALOS PALSAR双极化数据的森林冠层高度反演。基于HH、HV极化SAR影像,采用RVoG模型结合三阶段算法反演研究区森林高度,试验显示受到时间去相干和配准精度的影响,反演结果大量出现无效高度值。(2)TerraSAR-X/TanDEM-X全极化数据的RVoG模型森林冠层高度反演。采用RVoG模型结合三阶段算法反演研究区森林高度,对比实测数据验证精度。研究显示,在人工橡胶林区域,反演高度与实测数据的相关系数、均值误差和均方根误差分别为0.449、-0.02 m、4.52 m;在天然阔叶林区域,反演高度与实测数据的相关系数、均值误差和均方根误差分别为0.198、-3.45 m、6.92 m。人工橡胶林反演效果优势明显。按照不同坡度分析两种林型的反演结果发现,人工橡胶林在I级(0°—5°)时反演精度最高,随着坡度增大反演精度降低,坡度IV级(26°—35°)时精度降至最低。(3)TerraSAR-X/TanDEM-X全极化数据的S-RVoG模型森林冠层高度反演。针对传统RVoG模型未考虑林下地形,造成反演结果受坡度影响的问题,研究采用了改进的S-RVoG模型结合三阶段算法,对实验区再次进行森林高度反演。研究显示,在人工橡胶林林区域,反演高度与实测数据的相关系数、均值误差和均方根误差分别为0.527、0.46 m、3.82 m;在天然阔叶林区域,反演高度与实测数据的相关系数、均值误差和均方根误差分别0.409、-2.36 m、5.30 m。模型改进对天然阔叶林反演结果提高更为显著。按照不同坡度分析人工橡胶林反演结果显示,S-RVoG模型在一定程度上提高了反演精度,补偿了地形对反演结果造成的误差。论文试验结果表明,基于X波段星载极化干涉SAR数据,采用RVoG模型结合三阶段算法的反演策略是有效可行的;改进的S-RVoG模型在此基础上补偿了地形坡度造成的误差,进一步提高了森林冠层高度的反演精度,类似的坡度补偿思想,为其他森林高度反演方法提供了参考。
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