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题名极化干涉SAR森林冠层高反演的地形坡度改正
被引量：3
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作者
刘琦
岳彩荣
章皖秋
王宗梅
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机构
西南林业大学
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出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期55-60,70,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(31260156)
德国DLR Tan DEM-X Science Phase计划资助(XTI_VEGE6852)
+1 种基金
西南林业大学云南省省级重点学科(林学)资助(501312)
云南省林学一流学科建设经费资助(51600625)
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文摘
极化干涉SAR森林冠层高反演是当前SAR领域研究的热点。经典的森林冠层高反演算法主要基于随机地表二层相干散射模型(Random Volume over Ground,RVo G),该模型在山区受到植被层下地表的地形坡度影响,反演精度存在较大误差。为了提高森林冠层高反演精度,采用地形坡度改正的S-RVo G(Sloped Random Volume over Ground)模型,结合三阶段算法,应用德国宇航局DLR提供的星载Tan DEM-X全极化干涉数据反演森林冠层高,并对结果进行验证。结果表明:坡度级为II、III级,RVo G模型反演效果接近于S-RVo G模型;坡度级为IV级,RVo G模型与二调平均树高的相关关系明显下降,加权相对误差和RMSE增大;S-RVo G模型与二调平均树高保持显著相关关系,反演误差同比小于RVo G模型。因此,S-RVo G模型一定程度上改正了地形坡度造成的误差,提高了森林冠层高反演精度,在坡度大的地区精度提升程度更为明显。
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关键词
TanDEM-X
极化合成孔径雷达干涉测量
森林冠层高反演
S-RVoG模型
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Keywords
TanDEM-X
Polarimetric synthetic aperture radar interferometry
Forest canopy height inversion
S- RVoG model
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分类号
S758.4
[农业科学—森林经理学]
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