极化干涉SAR反演植被垂直结构剖面研究

植被的高度和垂直结构剖面都是森林生物量和森林碳循环模型中的关键输入参数,极化干涉SAR的出现使定量获取植被结构参数成为可能。首先,将改进的两次拟合法估计的植被高度作为进一步反演植被垂直结构剖面的先验知识;然后,通过勒让德多项式展开以及双基线极化干涉数据提取植被的垂直结构剖面;最后,利用仿真以及真实极化干涉SAR数据进行方法验证和结果定性分析。研究表明,利用不同极化状态下的干涉相干性变化提取植被结构参数是可行且有效的。     

基于极化相干层析技术的林分高度估算

极化相干层析(Polarization Coherence Tomography,PCT)技术可以通过不同极化状态下的干涉相干系数反演植被垂直结构分布,是SAR技术应用的一个重要发展方向。文中介绍极化相干层析的原理,总结极化相干层析技术重建垂直剖面的流程,通过仿真数据和ALOS PALSAR数据对极化相干层析技术在林分高度估算方面的适用性进行研究。估算结果表明,极化相干层析技术反演的林分高度特征信息准确,具有较强的鲁棒性。     

基于极化相干层析技术的森林垂直剖面重建研究

极化相干层析技术作为极化干涉合成孔径雷达的一个重要应用方向,在林业遥感方面应用广泛。在分析极化相干层析技术原理的基础上,基于仿真数据从10 m,18 m和22 m三种森林高度以及Deciduous,Pine(2)和Hedge三种树型分别对极化相干层析技术构建森林垂直结构剖面的精度进行了验证,研究结果表明,该方法能够有效构建垂直结构剖面,森林高度和树型对估算结果影响较小,该方法对不同树型和不同高度均具有良好的适应性。     

极化干涉SAR森林树高提取算法的对比分析

在对极化干涉SAR森林树高反演的DEM差值算法、相干相位-幅度综合反演算法进行分析的基础上,对基于极化干涉相干优化方法的改进算法进行了探讨。利用黑龙江大兴安岭地区的一对ALOS全极化干涉SAR数据进行实验,并对比分析各算法的反演结果。结果表明,在使用改进的算法进行森林树高反演时可以获取精度较高的反演结果,并且在一定程度上提高了森林树高反演的稳定性,为森林树高反演工作的业务化运行提供一定的依据。     

极化干涉SAR相干最优理论及其验证分析

极化干涉SAR树高反演是当前SAR研究领域的一个重要方向。相干最优化是在各种散射机制中寻求最优的散射机制,对于极化干涉SAR,它不仅可以改善不同极化通道之间的相干系数,还能改善地物分类和垂直结构参数估计。首先详细分析极化干涉SAR反演树高的相干最优化理论基础,然后利用仿真数据从不同极化通道对线极化、Pauli基极化和最优极化进行了试验,从定性和定量进行对比分析,研究结果进一步验证相干最优分解方法可以提高干涉相干系数,并获得更好的干涉图,从而有利于提高树高反演的精度。     

利用矩阵值域的极化干涉SAR相干性的研究

极化SAR干涉测量 (PolInSAR)的相干性是反演植被参数的重要信息来源,极化空间中不同极化状态对应的相干性分布与复极化相干矩阵的值域相关。本文讨论了不同结构的复极化相干矩阵值域的特点,分析了不同极化状态下干涉相干性与复极化相干矩阵的值域的关系。利用模拟数据和真实全极化SAR数据分析了滑动窗口大小和不同散射体对复极化干涉矩阵值域的影响,以及复极化干涉矩阵的结构对极化干涉SAR相干性分布空间的影响,有助于更加准确地获取极化干涉SAR最优极化基和估计最优相干性。     

植被高度的极化干涉互协方差矩阵分解反演法

经典三阶段极化干涉SAR植被高反演算法中地面散射相位估计不准确,从而导致植被高反演精度存在偏差。针对这一关键问题,本文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。该方法利用Freeman分解理论和极化干涉互协方差矩阵,估计出更准确的地面散射相位;然后,结合RVOG模型反演植被高度。利用欧空局（ESA）的软件PolSARpro模拟的L波段极化SAR数据和亚马逊森林地区的ALOS PALSAR L波段数据进行实验,结果表明本文提出的新算法提取的植被高度相比经典三阶段法精度更高,从而验证了算法的有效性和可靠性。     

面向多基线干涉SAR高程反演的全局最优相干方法

本文针对多基线极化干涉SAR数据,提出了面向多基线干涉SAR高程反演的全局最优相干方法。该方法将多景全极化干涉影像联合在一起,构建多基线极化相干矩阵,由多基线最优相干准则指导,求解全局条件下的最优干涉图。该方法可以有效降低多基线干涉中散射中心不一致对干涉相位影响,从而提高干涉相位的精度和可靠性,并提高最终获取DEM的精度。利用国产X-SAR系统和德国E-SAR系统获取的多基线全极化数据进行全局最优相干方法试验,利用多基线极化最优相干方法生成全局条件下的最优干涉图,依据多基线高程反演方法计算目标高程,验证了本文提出的方法的有效性。     

极化与干涉合成孔径雷达应用方法研究进展

简要指出极化和干涉SAR 的基本特征后, 分别介绍了国内外近年来极化和干涉SAR, 以及极化干涉SAR 的研究进展。对处理和应用极化SAR 信息的方法和进展进行了归纳和总结, 重点对极化分解方法、极化分类和相干最优技术进行了介绍, 探讨了其发展的方向。对几种主要新的干涉SAR 应用技术方法, 包括最小二乘(LS)方法、永久散射体(PS)方法、小基线子集(SBAS)方法、相干目标(CT)方法和人工角反射器干涉测量(CR)方法进行了简要介绍和分析, 指出了其各自的特点。最后, 对综合极化和干涉特点的极化干涉SAR的应用研究状况, 包括植被参数、建筑物高度、冰川变化等几个重要的应用研究方向进行了介绍, 并讨论了存在的问题和不足。     

层析SAR反演森林垂直结构参数现状及发展趋势

森林垂直结构参数反演是进行森林资源管理、森林蓄积量估算及全球碳循环研究的基础。层析合成孔径雷达TomoSAR(Tomography Synthetic Aperture Radar)是随着InSAR/Pol-InSAR技术的日益发展而产生的,更适用于森林垂直结构参数反演。本文首先介绍了TomoSAR的概念与实现方式:PCT(Polarization Coherence Tomography)、多基线干涉层析SAR MB-InTomoSAR(Multi-baseline Interferometric Tomographic SAR)、多基线极化层析SAR MBPolTomoSAR(Multi-baseline Polarization Tomographic SAR);概括了目前应用TomoSAR技术反演森林垂直结构参数的技术方法与信号模型等;论述了应用TomoSAR技术提取森林垂直结构参数的现状,最后分析了应用TomoSAR技术提取森林垂直结构参数可能的发展方向。     

基于S-RVoG模型的PolInSAR森林高度非线性复数最小二乘反演算法

针对经典的PolInSAR森林高度三阶段几何反演算法在单基线条件容易受到地体幅度比假设以及地形坡度影响的问题,从测量平差角度提出了基于S-RVoG模型的PolInSAR非线性复数最小二乘森林高度反演算法。该算法不再需要假设某一个极化通道地体幅度比为零,且采用考虑地形坡度影响的S-RVoG模型作为平差模型。为了验证算法,本文采用欧空局BioSAR2008项目提供的3景P波段极化干涉SAR数据进行两组单基线森林高度反演试验。结果表明,在单基线条件下,基于RVoG模型的非线性复数最小二乘算法反演结果优于三阶段几何反演算法,而基于S-RVoG模型的非线性复数最小二乘算法进一步提高反演精度,对于坡度较大区域（坡度>10°）,精度平均提高了18.48%。     

线性变化消光S-RVoG模型的多基线PolInSAR森林高度反演

随机地体散射(random volume over ground,RVoG)模型广泛应用于极化干涉合成孔径雷达(polari-metric synthetic aperture radar interferometry,PolInSAR)森林高度反演当中.该模型假设森林是随机均匀同质体,模型中消光系数为恒定值,未充分考...     

PolInSAR森林高度反演中方法及波段选择引起的不确定性分析

森林高度是反映森林资源数量和质量的重要参数,极化干涉合成孔径雷达PolInSAR （Polarimetric Synthetic Aperture Radar Interferometry）技术在森林高度反演中极具潜力。由于森林散射特征受波长影响明显,由此引起的散射机理差异使得基于PolInSAR技术反演的森林高度结果具有很大的不确定性。为了定量化该不确定性的影响,本文以模拟森林场景为例,对PolInSAR技术森林高度反演中常用的4种方法——极化相位中心高度估测法、复相干相位中心差分法、复相干幅度反演法以及相干幅度、相位联合反演法,以及它们在常用的4个微波波段P、L、C和X中的森林高度估测结果进行了分析;明确了匀质森林场景中,算法、波段选择引起的森林高度估测结果的不确定性。研究结果表明：在森林场景基本一致的情况下,估测算法的选择直接影响森林高度估测结果,其中复相干幅度反演法在4个波段的估测结果中精度均最高,但各估测点的估测结果离散度及不确定度较大。波长对4类估测方法估测结果的影响差异明显：复相干幅度反演法的反演结果几乎不受波长的影响,而相干幅度、相位联合反演法受波长影响明显,在P和L波段反演结果中精度较高,在C和X波段反演结果中精度降低明显。此外,以传统的交叉极化（HV）相位代表冠层散射相位中心,水平同极化与垂直同极化的相位差（HH-VV）代表地表散射相位中心,采用复相干相位中心差分法进行森林高度估测会出现严重低估现象。估测结果不确定度具有波长和算法选择依赖性,在C和X波段采用复相干相位中心差分法估测结果不确定度最低,在P和L波段采用极化相位中心高度估测法估测结果不确定度最低,而复相干幅度反演法估测结果则在多个波段中的不确定度均最高。     

森林垂直结构参数遥感反演综述

随着遥感技术的发展,林业遥感从早期森林分类制图的定性研究,逐步发展到森林整体特性的遥感定量反演研究。目前利用遥感反演的森林叶面积指数、生物量、叶绿素浓度、碳储量等参数以描述森林生化理化特征、水平结构特征为主,而描述森林垂直结构的参数较少。本文针对不同高度处森林的叶面积密度和冠层垂直高度廓线参数,综述了遥感获取森林垂直结构参数的方法以及典型地表类型的垂直结构参数曲线,并总结了森林垂直结构参数提取方法中存在的问题,探讨未来研究方向。     

利用激光雷达和多角度频谱成像仪数据估测森林垂直参数

植被的结构参数如植被高度、生物量、水平和垂直分布等，是影响陆地与大气能量交换乃至生物圈多样性的重要因素。多数遥感系统虽然可以提供植被水平结构的图像，但是不能提供植被成分垂直分布的信息。大尺度激光雷达仪器如LVIS产生的激光雷达信号，已成功地用于估计树高和森林生物量，然而大多数激光雷达仪器不具备图像能力，只能提供一个区域内的采样数据。其他的遥感数据如多角度高光谱、多频率多时相辐射计或雷达数据，可根据GLAS（Geoscience Laser Altimeter System）采样的测量用来推断出连续的森林结构区域覆盖参数。 MISR（Multi-angle Imaging Spectrometer）对陆表多角度的成像能力，可以通过BRDF的各向异性提供植被的结构信息。结合激光雷达的垂直采样和MISR的图像，区域内乃至全球性的森林空间参数的成像是可能的。ICESat卫星上的GLAS数据、Terra卫星上的MISR数据为区域或全球性森林结构参数提供了可能。本文的研究目的是评估GLAS数据，分析类似于MISR的数据对森林结构参数的估计能力。本文中使用了LVIS、AirMISR和GLAS数据。通过对GLAS树高的测量与GLAS像元内来自LVIS的平均树高对比，发现它们是高度相关的。同时还探讨了多角度频谱成像仪数据预测树高信息的能力，这将在今后区域内森林结构参数映射加以研究。     

融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法

森林参数的获取不仅可以估算地表生物量和林下地形,还有助于研究全球碳循环和分析全球气候变化。极化干涉SAR植被参数反演算法一般是基于随机地体两层模型(RVoG),但是当实际植被有着冠层、树干层和地表层的明显三层结构时,植被参数反演精度就会变差;另外,由于机载SAR系统数据的近距远距垂直向波数差异较大,导致试验结果存在着由其引起的系统误差。针对这两个问题,本文提出了一种融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被参数反演方法。该方法首先采用三层植被RVoG模型修正微波在穿透植被时的散射过程;然后采用融合升降轨道数据的方式削弱其系统误差;最后,采用非线性迭代平差的反演算法来进行植被高度反演。为了验证该方法的有效性,采用了德国宇航局DLR提供的BioSAR2008项目的两景升轨及两景降轨E-SAR P波段全极化SAR数据进行试验,并采用3组反演策略进行比较分析。结果表明,三层植被模型能够更好地描述植被散射过程;同时,新方法有效降低了由垂直向波数引起的系统误差,提高了树高反演精度。