联合干涉相位和相干性幅度的极化干涉SAR最优相干性估计

极化干涉SAR(PolInSAR)估计的复相干性包含相干性幅度和干涉相位,相干性幅度高低可以衡量干涉相位的质量,干涉相位是散射目标相位中心位置的重要体现,相干性幅度和干涉相位估计精度决定植被参数反演精度。由不同极化状态构成的相干区域中,相干性幅度差最大和干涉相位差最大的估计准则都从复相干性的某一方面建立最优估计函数,不能有效利用相干性幅度和相位信息。本文以相干区域边界为基础,结合相干性幅度和干涉相位信息,利用关联度建立联合干涉相位和相干性幅度的最优相干性估计准则,并在相干区域范围内获取最优散射机制及其相干性。试验结果表明,联合干涉相位和相干性幅度的最优估计准则可以有效区分地表散射和森林冠层散射的相干性和散射中心,提高植被高反演的可靠性。     

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。     

自适应精致极化Lee滤波的复相干性估计方法

干涉相干性包含了极化SAR干涉测量(PolInSAR)中的极化和干涉信息,滑动窗口大小和滤波方法是准确估计干涉相干性的前提。本文以精致极化Lee滤波为基础,根据边缘检测和邻域相干性高低区分同质区域和异质区域,建立了自适应精致极化Lee滤波方法并估计相干性矩阵和干涉相干性。自适应精致极化Lee滤波能够根据边缘检测信息和邻域相干性高低程度调整滑动窗口大小并选择合适的估计方法,不仅提高了抑制斑点噪声的能力,而且保持了图像的边缘信息,有利于提高干涉相干性的估计精度。试验结果表明,该方法有效抑制了斑点噪声,较好地保持了SAR图像的边缘信息,有利于提高植被参数反演的精度。     

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。     

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。     

基于ESPRIT算法的极化干涉SAR植被高度反演研究

由于存在着去相干分量,利用ESPRIT(旋转不变技术)算法对植被区域的极化干涉SAR(PollnSAR)数据进行反演的结果有较严重偏差.针对这一问题,结合极化干涉相干最优理论及其物理散射机制,引入新的散射矢量——相干最优化散射矢量,提出一种改进的基于ESPRIT的植被高度反算法.最后,利用欧空局(ESA)提供的模拟L波...     

基于散射机制分解的ESPRIT植被高度反演新方法

ERPRIT算法估计的地表散射相位由于易受到森林去极化成分的影响而出现较大的偏差,从而导致植被高度反演结果严重偏低.针对这一问题,本文提出一种基于散射机制分解的ESPRIT植被高度反演算法.该算法关键点是利用Freeman分解理论和极化干涉互协方差矩阵估计得到更加准确的地表散射相位,以替代ESPRIT算法估计的地表散射相位,进而改善植被高度反演的精度.最后,分别利用欧空局（ESA）免费发布的PolSARpro软件模拟L波段极化干涉合成孔径雷达数据和PALSAR真实星载数据验证改进算法的有效性.     

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。     

全极化SAR图像的建筑物提取研究

针对建筑物结构复杂、形式多样,产生的交叉极化散射现象使得其在极化SAR图像上易与植被混淆,提取困难的问题,该文结合极化散射信息和空间信息进行建筑物的提取研究,主要以AIRSAR全极化数据进行实验。①进行基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解,根据偶次散射能量提取出建筑物;②提取总功率Span图像的纹理特征利用支持向量机进行分类;③融合前两步的提取结果得到最终结果。结果表明:方法优于基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解的提取方法和SVM方法,对于平行建筑物、小方位角建筑物、大方位角建筑物的提取精度分别达到了99%、94%和56%,有效区分了建筑物与植被。     

基于SAR数据的森林生物量估测研究进展

森林生物量是地表碳循环研究的重要组成部分,对其进行准确估测对区域乃至全球的森林状况和气候环境问题有重要意义.合成孔径雷达(SAR)以其独特的成像机制、全天候全天时的成像特点以及对森林冠层的穿透能力,在森林资源调查和森林制图研究领域发挥着巨大的作用.该文首先总结了林业上传统的森林生物量估测方法和基于光学遥感和激光雷达(LiDAR)数据的森林生物量估测方法;然后重点阐述了利用SAR后向散射(不同极化方式)、干涉相干性及极化干涉等信息进行森林生物量反演的方法;最后总结了利用SAR数据进行森林生物量估测的发展趋势.     

Polarimetric SAR Data Correction and Terrain Topography Measurement Based on the Radar Target Orientation Angle

Topographic variations caused by the range and the azimuth terrain slopes induce polarization orientation changes which cause the polarization to rotate about the line of sight. The existence of these variations reduce the accuracy measurement of geophysical parameters from polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) images. For this reason most inversion studies are best done in area of flat earth. In area which has significant terrain variations require compensation for topography. In real situations, terrain slopes rotate the polarization basis of the polarimetric scattering matrices by an orientation angle shift, and induce significant cross-polarization power. In this paper, two methods have been investigated using the polarimetric orientation angle (PAO): the first one involves the rotation of the polarimetric scattering and coherency matrices to achieve maximum azimuthally asymmetry for polarimetric data compensation to ensure accurate estimation of geophysical parameters in rugged terrain areas. The second approach has been developed which measures azimuth and range terrain slopes that are related to shifts in polarization orientation angle. Terrain elevation maps relative to a plane parallel to the radar line of sight can then be generated by integrating these slopes requiring only one PolSAR flight pass by combing orientation angle estimation and a shape-from-shading technique (SFS) which is mostly used by the computer vision community. Experimental results with C-band polarimetric RADARSAT2 data are used evaluate the data compensation algorithm and DEM generation.     

顾及地形因素的S-RVOG模型和PD相干最优算法联合反演植被高度

针对极化干涉SAR植被高度反演中RVOG模型未考虑地形影响,且三阶段算法受到地面相位估计误差和纯体相干性估计误差影响,提出了一种植被高度反演思路,采用考虑地形因素的S-RVOG模型作为反演模型校正地形影响,同时引入PD相干最优算法用于改善三阶段算法中直线拟合地表相位估计和纯体相干性估计精度。为验证算法的有效性,首先采用欧空局提供的PolSARpro软件模拟了不同地形坡度水平的PolInSAR数据进行仿真试验,然后采用德国宇航局提供的E-SAR机载全极化SAR数据进行真实植被场景测试,并进行了定性和定量分析。结果表明,本文方法对于不同坡度水平数据,均能有效改善传统RVOG反演模型中地形影响和三阶段算法自身误差影响,反演精度更高。     

极化干涉SAR森林高度反演方法研究

在分析随机体散射体/地表二层(RVoG)散射模型的基础上,利用德国宇航局机载SAR系统(ESAR)获取的POLInSAR数据和森林高度地面观测数据,对多种已有的森林高度反演模型进行了比较评价,从物理机制上对试验结果进行了分析、解释,进而发展了一种基于极化相干优化和非体散射去相干补偿的综合反演方法,实验结果表明,基于该方法的树高反演效果总体上优于其他方法。     

The inversion method study of sub-canopy soil moisture estimation using repeat pass SIR-C PolInSAR data

From repeat pass SIR-C L band polarimetric SAR interferometric data and fully maximum likelihood inversion decomposition model of PolInSAR, a method for sub-canopy soil moisture estimation using repeat pass SIR-C PolInSAR data is proposed. At the same time, the potential and validity of fully maximum likelihood inversion decomposition model of PolInSAR for sub-canopy soil moisture inversion is investigated. Firstly, from the random oriented volume over ground two layer coherent scattering model and the statistical characteristics of Pol-InSAR coherency matrix, the fully maximum likelihood inversion decomposition model is used to reconstruct or recover the surface polarimetric coherency matrix with volume scattering components significantly removed; then, from recovered surface polarimetric coherency matrix, co-HH, VV and cross-HV polarization backscattering coefficient are obtained, and the sub-canopy soil moisture are inverted from Oh and Dihedral scattering model. At last, Compared the inversion result with the field measurement and the climate data of hetan region from 1951 to 2006, the preliminary result indicates that the proposed method based on fully maximum likelihood inversion decomposition model has enough high inversion accuracy, if the new spaceborne or airborne polarimetric SAR interferometric data with synchronously spaceborne or airborne-ground measurement will be acquired, the validity and accuracy of proposed inversion method will be further investigated and validated.     

基于MODIS影像的森林火灾火线检测方法

结合归一化火灾差异指数NDBR(normalized difference burn ratio)和MODIS多波段影像梯度边缘分析手段检测火线, 应用B样条函数拟合火线并确定火势蔓延方向。为对比验证, 基于火线的Kriging插值实现火灾外推预测, 与30min后的火灾参考数据目视对比与统计：火线的预测变化与参考影像基本保持一致, 火灾外推影像的均值和熵约为参考影像的86%和81%, 火迹地检测的Kappa系数达80.2%。试验表明, 提出的森林火线特征自动检测方法在动态火灾监测中是可行、有效的。     

基于功率和相位联合估计TLS-ESPRIT算法的极化干涉SAR数据分析

在推导各散射信号功率计算方法的基础上,提出基于功率和干涉相位联合估计的TLS-ESPRIT方法。因为干涉图像中的各主散射波和干涉相位能被分别估计,所以该算法可以利用同一分辨单元中不同散射机制后向散射信号功率的不同,将干涉相位分类实现散射中心分离。该方法通过提取两个占优势的相位得到两个高度,从而分别检测出森林的植被层和地表,特别是当散射波不相关并有不同的极化特性时,该方法有较好的性能,从而提高植被高度参数的估计精度。详细阐述该方法的原理和实施步骤,并通过对SIR-C/X-SAR的L波段实际数据进行分析处理,验证算法的有效性。     

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。     

SAR残余相位误差对森林高度反演影响的全链路模拟与分析

利用合成孔径雷达(SAR)遥感数据可以有效地估测平均树高、生物量、蓄积量等森林生物学参数。但是遥感数据精度易受SAR系统不确定性因素的影响,造成森林参数反演精度降低甚至异常。遥感系统的全链路模拟可以将遥感过程的各类影响因素解耦,获取大量具有指定参数特征的遥感数据,有利于对不确定性因素单独或联合分析。建立了SAR三维森林场景全链路模拟模型,基于E-SAR样地参数及数据验证了模型的有效性,并以森林高度反演这一典型的林业应用为对象,定量分析了运动补偿残余相位误差这一典型的SAR系统不确定性因素对反演精度的影响程度,得到了残余相位误差与高度反演RMSE测量结果之间的关系曲线。