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（PolarimetricSyntheticApertureRadarInterferometry）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。