DOI number:10.11947/j.AGCS.2017.20170122
Journal:测绘学报
Key Words:RVoG(random volume over ground)，植被高度，三层植被模型，三阶段算法，升降轨，垂直向波数
Abstract: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。
Co-author:朱建军，高晗，付海强，解清华，王赛，何帅帅
Indexed by:Journal paper
Correspondence Author:汪长城
Discipline:Engineering
Document Type:J
Volume:46
Issue:11
Page Number:1868-1879
Translation or Not:no
Date of Publication:2017-11-17
Included Journals:EI
Links to published journals:https://html.rhhz.net/CHXB/html/2017-11-1868.htm
Date of Publication:2017-11-17