基于合成孔徑雷達的地表參數(shù)及森林樹高反演.pdf

1、森林樹高是計算森林碳匯的一個重要參數(shù)，為了提高大面積森林樹高的提取精度，合成孔徑雷達（SAR）在森林樹高反演中的作用愈發(fā)凸顯。本文根據(jù)合成孔徑雷達數(shù)據(jù)特點、干涉SAR和極化干涉SAR的測量原理，研究基于單極化、雙極化和全極化數(shù)據(jù)的一系列樹高反演算法并進行算法改進，用 ALOS-PALSAR數(shù)據(jù)和仿真SAR數(shù)據(jù)分別進行算法有效性驗證。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴建立ALOS-PALSAR的HV極化通道的后向散射系數(shù)與若爾蓋原始森林實

2、測高度、胸徑之間的經(jīng)驗模型，發(fā)現(xiàn)呈負對數(shù)關系且相關性低，證明用單基線的后向散射系數(shù)回歸模型不適用于地形復雜的高山區(qū)域森林樹高估計。⑵利用HH和HV極化通道的干涉相位之差提取若爾蓋森林樹高，反演結果嚴重低估，由此提出利用相干系數(shù)的sinc函數(shù)進行補償，但算法仍然有局限性，補償系數(shù)和相干系數(shù)的雙重作用可能導致估計結果偏高。針對目前廣泛使用的全極化干涉隨機散射模型（Random Volume over Ground, RVoG）反演算法，提出

3、相干幅度和相位最優(yōu)化的三階段改進反演算法，通過提高體散射復相干系數(shù)的估計精度使得樹高反演更準確，仿真實驗獲得低于10％的誤差。⑶將雙極化數(shù)據(jù)應用于該算法中進行探討和改進。仿真實驗得到的平均樹高比全極化數(shù)據(jù)條件下提取的樹高僅低9.5%，為提高雙極化數(shù)據(jù)條件下的樹高反演精度提供新的思路。⑷為校正地形坡度對樹高反演精度的影響，提出基于隨機散射模型的坡度校正算法，仿真實驗證明在面對雷達視線方向的一定坡度范圍內(nèi)，該校正算法成功糾正了地形坡度引起的