森林区域竖直结构参数的反演是极化干涉雷达的一个重要应用,基于RVo G模型,运用全极化干涉数据可成功获得森林区域的地形估计及树高反演。该文将基于单基线简缩极化干涉SAR(C-Pol In SAR)数据对森林区域进行林下地形估计及树高反演。推...森林区域竖直结构参数的反演是极化干涉雷达的一个重要应用,基于RVo G模型,运用全极化干涉数据可成功获得森林区域的地形估计及树高反演。该文将基于单基线简缩极化干涉SAR(C-Pol In SAR)数据对森林区域进行林下地形估计及树高反演。推导单基线简缩极化干涉相干系数及相干区域,根据相干区域进行直线拟合,提出简缩极化干涉数据下的地形相位判别准则及体散射去相干估计方法,然后完成树高反演。通过L,P波段仿真数据以及实测机载数据对上述方法进行验证,获得正确地形及树高。简缩极化发射波极化状态不唯一,因此该文详细分析不同参数的椭圆极化对地形及树高等参数估计的影响,研究表明地形树高受椭圆极化波影响较小,也验证了估计方法的稳定性。展开更多
森林树高的反演是极化干涉合成孔径雷达(polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)领域研究的热点,但时间去相关的存在引起了散射体的变化,降低了树高反演的性能,其中土壤含水量的改变是引起时间去相关的因素之一。本文利用PolSARpro...森林树高的反演是极化干涉合成孔径雷达(polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)领域研究的热点,但时间去相关的存在引起了散射体的变化,降低了树高反演的性能,其中土壤含水量的改变是引起时间去相关的因素之一。本文利用PolSARpro生成不同土壤含水量的极化SAR模拟数据,通过三阶段算法进行树高反演实验。结果表明:土壤含水量的变化会导致反演结果产生一定偏差,但此偏差相对较小,已远远小于算法本身造成的误差。展开更多
文摘森林区域竖直结构参数的反演是极化干涉雷达的一个重要应用,基于RVo G模型,运用全极化干涉数据可成功获得森林区域的地形估计及树高反演。该文将基于单基线简缩极化干涉SAR(C-Pol In SAR)数据对森林区域进行林下地形估计及树高反演。推导单基线简缩极化干涉相干系数及相干区域,根据相干区域进行直线拟合,提出简缩极化干涉数据下的地形相位判别准则及体散射去相干估计方法,然后完成树高反演。通过L,P波段仿真数据以及实测机载数据对上述方法进行验证,获得正确地形及树高。简缩极化发射波极化状态不唯一,因此该文详细分析不同参数的椭圆极化对地形及树高等参数估计的影响,研究表明地形树高受椭圆极化波影响较小,也验证了估计方法的稳定性。
文摘森林树高的反演是极化干涉合成孔径雷达(polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)领域研究的热点,但时间去相关的存在引起了散射体的变化,降低了树高反演的性能,其中土壤含水量的改变是引起时间去相关的因素之一。本文利用PolSARpro生成不同土壤含水量的极化SAR模拟数据,通过三阶段算法进行树高反演实验。结果表明:土壤含水量的变化会导致反演结果产生一定偏差,但此偏差相对较小,已远远小于算法本身造成的误差。
