PolInSAR技术对植被几何形态和高程变化较为敏感,因而在森林垂直参数提取上具有一定的优势。目前,国内外利用PolInSAR对树高反演的研究主要集中在地理条件较为平坦的地区,高原斜坡地区的树高提取仍然依赖于激光雷达数据和大规模森林资源清查,前者应用范围较小,而后者难以实施。本研究的创新点在于,提出一种基于相干系数权重的树高提取方法,并将该方法应用于地理条件复杂多变的高原斜坡地区,用易获取的遥感数据反演此类区域的植被高度,并进行分析和验证。本文主要研究内容为:1)通过实地测量和数据整理,分别获取到位于中国四川北部若尔盖县内10个30m×30 m样方的树木高度、经纬度、海拔高度和优势树种。将两种传统的双极化SAR数据树高反演方法应用到研究区域内。相位转高程法:由于该方法在处理过程中存在两次对高程值不可避免的放大,与实测树高进行对比,反演结果hH是对实测值的高估。干涉相位差法:由于该方法依赖雷达波束照射到树木冠层的位置(实际场景中,此位置往往位于冠层中下部),反演结果Hj是对实测值的低估。因此,考虑令上述两种方法的反演结果互为补偿,通过其含参的线性组合,构成树高反演模型,使反演结果接近实测树高。2)相干系数直接决定干涉质量的好坏和反演值接近真实值的程度,因此,提出一种基于相干系数权重的树高反演方法,将相干系数权重作为组合参数,得到hH和Hj的线性反演模型。对此方法进行分析和验证,发现研究区域内10个样方中,样方1、3、5至10的反演结果分别为16.6 m、23.0 m、21.7 m、36.3 m、23.9 m、13.7 m、27.9 m和20.1 m,绝对误差分别为13%、17%、36%、32%、12%、29%、22%和12%,和传统方法相比,精度得到较大提升。3)结合坡度和植被类型,对反演结果进行分析。样方2和样方4由于位于坡度为50.33°和39.49°坡面上,发生透视收缩,因此反演结果偏大,误差绝对值为57%和127%,说明该方法只适用于坡度较小(0°至30°)的区域。根据实地测量,样方6所在区域为阔叶植被,而其他样方为针叶植被。结合树高反演结果,说明该方法反演阔叶植被的绝对误差为32%,反演效果比针叶植被稍差(平均绝对误差19%)。因此,在应用基于相干系数权重的树高反演方法提取高原斜坡地区植被高度时,对研究区域进行坡度范围的掩膜处理和树种分类能够提升反演效果。