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针对经典的PolInSAR森林高度三阶段几何反演算法在单基线条件容易受到地体幅度比假设以及地形坡度影响的问题,从测量平差角度提出了基于S-RVoG模型的PolInSAR非线性复数最小二乘森林高度反演算法。该算法不再需要假设某一个极化通道地体幅度比为零,且采用考虑地形坡度影响的S-RVoG模型作为平差模型。为了验证算法,本文采用欧空局BioSAR2008项目提供的3景P波段极化干涉SAR数据进行两组单基线森林高度反演试验。结果表明,在单基线条件下,基于RVoG模型的非线性复数最小二乘算法反演结果优于三阶段几何反演算法,而基于S-RVoG模型的非线性复数最小二乘算法进一步提高反演精度,对于坡度较大区域（坡度>10°）,精度平均提高了18.48%。 相似文献
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Tikhonov正则化法是大地测量中应用最为广泛的病态问题解算方法之一。影响正则化法解算效果的重要因素是正则化参数,然而,最优正则化参数的确定一直是正则化解算的难题,如L曲线法确定的正则化参数具有稳定性好、可靠性高的优点,但存在过度平滑问题,导致正则化法对模型参数估值精度改善较小。本文从均方误差角度分析了正则化参数对模型参数估计质量的影响。基于奇异值分解技术,提出了由模型参数投影值分块计算均方误差的方法,避免了均方误差迭代计算,并基于均方误差最小准则给出了正则化参数优化方法,实现了对L曲线正则化参数的优化。数值模拟试验与PolInSAR植被高反演试验结果表明,正则化参数优化方法有效改善了正则化法解算效果,提高了模型参数估计精度。 相似文献
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由RVoG模型演变的SINC函数模型运用到TanDEM-X InSAR数据反演森林高度时面临观测信息不足的问题,且无法适应不同的森林场景。本文针对这一问题,提出小范围LiDAR数据辅助下基于TanDEM-X InSAR相干性的森林高度反演方法,此方法无须全局高精度DEM产品提供地表相位信息而仅利用相干性即可获取森林高度信息。为验证此方法的可行性,采用西班牙境内两个典型试验区的TanDEM-X InSAR数据进行验证,并利用LiDAR树高数据进行精度评定。结果表明,单基线TanDEM-X InSAR相干性可用于反演森林高度,两个试验区的精度分别为2.34 m和1.74 m。 相似文献
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针对星载重轨InSAR森林高度反演受时间去相干制约与模型解算辅助数据难以获取的问题.考虑ALOS-2 PALSAR-2干涉数据特点,采用一种顾及时间去相干影响的半经验散射模型,利用最新发布的星载激光雷达ICESat-2 ATL08高程产品中的植被高度数据作为辅助数据,并结合主成分分析思想(PCA)对ALOS-2 PALSAR-2相干幅度信息与树高的关联模型进行参数解算.实验结果表明,在ICESat-2树高数据辅助条件下,通过散射模型可以较好抑制时间去相干的影响,进而反演出可靠的模型参数及森林高度(RMSE约为3 m).本研究验证了联合星载重轨干涉SAR与星载LiDAR数据实现大范围、大尺度森林高度反演的可行性. 相似文献
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传统光学遥感手段以及SAR获取的数字高程模型(DEM)包含一定的植被信号,如何准确估计植被高度并将其从包含植被高信号的DEM中扣除,对生成高精度DEM具有重要意义.基于此,提出一种基于ICESat-2/AT-LAS数据和TanDEM-X DEM的林下地形生成方法.首先利用ICESat-2 ATLAS数据联合MODIS、温度、降雨及高程等辅助信息通过随机森林进行建模及预测,实现空间连续植被高反演;之后,在估计X波段InSAR森林区穿透深度基础上,利用反演所得植被高,扣除TanDEM-X DEM中的植被高信号,得到林下地形.选取我国东北地区作为试验区,实验结果表明:反演林下地形精度为9.14 m,相比原始Tandem-X DEM的精度提高21.2％. 相似文献
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传统光学遥感主要采集地表覆盖层表面几何信息及部分物理信息,难以对其厚度及内部结构属性信息进行全方位监测。极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)具备穿透地表覆盖层并记录内部结构与物理属性的能力,为解决上述问题带来了契机。因此,如何对地表覆盖层进行“穿透测绘”,全面采集地表覆盖层空间几何、内部结构属性及其动态变化过程已成为研究热点。本文首先尝试定义“穿透测绘”的基本内涵;然后,梳理了基于PolInSAR技术的穿透测绘在植被、冰雪、沙漠等自然地表覆盖层的应用进展;最后,分析总结了PolInSAR穿透测绘面临的挑战。 相似文献
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随机地体散射(random volume over ground,RVoG)模型广泛应用于极化干涉合成孔径雷达(polari-metric synthetic aperture radar interferometry,PolInSAR)森林高度反演当中.该模型假设森林是随机均匀同质体,模型中消光系数为恒定值,未充分考... 相似文献
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利用Neumann分解理论中体散射模型的各向异性与方向角随机程度对植被的形态特征加以区分,建立各向异性-方向角随机程度平面进行初始分类。在此基础之上,利用Wishart距离进行迭代分类。选取德国Oberpfaffenhofen地区E-SARL波段、SIR-C/X-SARL和C波段三种极化数据进行实验,结果表明,本文方法在植被覆盖区分类效果优于Freeman-Duren和Yamaguchi模型分类结果,能较好地区分针叶林、阔叶林,且L波段分类结果优于C波段分类结果。 相似文献
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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. 相似文献
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经典三阶段植被高度反演算法中地表相位和植被冠层相位估计不准确直接影响反演精度,特别是在植被稀疏区域,植被反演效果较差甚至出现反演失败现象。针对这一问题,本文将PD极化干涉相干优化方法引入三阶段植被高度反演中,提出了一种改进的植被高度反演算法。该方法利用PD极化干涉相干优化方法能最大限度分离相位中心的特性能够获得更准确的地表相位和植被冠层相位,从而提高植被高度反演的精度和稳定性。最后,利用ESA BioSAR项目数据进行试验,结果表明该算法相比经典三阶段算法稳定性更高,反演的地表相位、植被冠层相位和植被高度结果更加可靠。 相似文献