一种改进的PolInSAR PCT方法反演植被垂直结构

针对传统PCT方法中“相干相位-幅度联合反演算法”的缺点,采用RVOG模型,利用改进的非线性迭代算法反演植被高、地表相位.改进的非线性迭代算法不仅充分利用不同极化方式对应的复相干系数,同时兼顾复相干系数的先验统计误差,提高参数解算的可靠性,进而提高PCT结果的反演精度.最后,采用两景德国E-SAR数据进行实验,实验结果表明：文中提出的方法能较好地反映植被的垂直结构信息;植被冠层对应的平均相对反射率函数近似服从高斯分布;反演的相对反射率值与植被的种类、密度存在一定关联.     

极化干涉SAR植被高反演复数最小二乘平差法

提出一种PolInSAR植被高反演的复数最小二乘法。在考虑植被层时间去相干的条件下,将RVoG扩展为RVoG+VTD模型;之后,将模型解算问题概括为复数的实部、虚部联合平差问题,提出了该模型线性化的方法及参数解算方法;最后利用解算得到的更为准确的“纯”体去相干系数反演植被高度。采用覆盖德国Oberpfaffenhofen地区的2景E-SAR L波段数据进行试验并与经典的非线性迭代及三阶段算法进行对比分析。结果表明,本文提出的方法结果精度优于其他两种方法,运算效率方面明显优于非线性迭代算法,略低于三阶段算法。