基于DEM差分法的TanDEM-X数据森林高度估测

以现有Lidar获取的DEM(数字高程模型)数据、CHM(冠层高模型)和样地调查数据为辅助数据,基于干涉测高原理,以DEM差分法为例,分析该方法支持下TanDEM-X数据在普洱研究区森林高度估测中的可行性。结果表明,TanDEM-X数据在森林林分高度估测中具有很大的潜力,在有高精度地表DEM数据支持下,采用该法获得估测结果与Lidar数据获取的CHM(冠层高度模型)数据较接近,两者的RMSE为4.39 m,R2为0.70。此外,相位噪声对估测精度有严重影响,相位噪声剔除前后,估测结果与Lidar获取的CHM数据的R^2分别为0.23和0.70。

基于TerraSAR-X/TanDEM-X干涉DEM的森林冠层高度估测

森林树高的大面积估测一直是森林资源调查和林业遥感所面临的技术难题。以云南省勐腊县森林资源为研究对象,将DEM差分法与TerraSAR-X/TanDEM-X全极化干涉数据、地形图相结合,用TerraSAR-X/TanDEM-X数据干涉生成各极化通道带有森林冠层高度的DSM,从地形图上提取地表高度DTM;对2个高度模型进行水平位置匹配,并提出用参考面将DSM与DTM转换为相对高度模型RDSM和RDTM,以消除高程基准差异;最后对RDSM和RDTM进行差分运算,估测出研究区各极化通道下的森林冠层高度分布。采用森林资源二类调查数据,对各极化通道的冠层估测高进行了合理性验证。研究表明:DTM的高程基准面低于DSM,平坦农地适合作为参考面提取相对高度模型。在小班尺度上与森林资源二类调查数据的对比显示:各极化通道的冠层估测高与小班林分高均呈显著的中等正相关,冠层高度估测值大小合理,人工林的估测结果略优于天然林;人工林与天然林的冠层估测结果均在主要坡度分布区间内与小班林分高的相关性高;各极化通道的估测结果整体上没有明显差异。从总体上来看,基于地形图和TerraSAR-X/TanDEM-X数据,利用DEM差分法来大面积估测森林冠层高度是一种有效可行的途径,为辅助森林资源调查工作提供了新思路。

视频数据隐藏的差分能量调制新算法

提出了基于差分能量调制(DEM)的盲视频水印算法。针对差分能量水印(DEW)算法可能造成视觉失真严重、水印容量小和鲁棒性较差的不足,提出用差分能量信号的调制值来承载隐藏信息位的新方法。通过对量化块中水平子区域与竖直子区域之间的能量差值实施量化索引调制(QIM),差分能量值能被微调至最近邻的对应水印位量化区域;同时由于调制前后的能量误差被分配到子区域中幅值较大的10个系数上,并对调制前后的码字替换进行了相似度选择,嵌入信号因而能很好地保持原信号的视觉质量和码序列长度。实验结果表明,DEM算法在水印的视觉失真与鲁棒性能、水印容量以及码率保持性能方面都好于DEW算法;另一方面,DEM算法是在一个区域中嵌入水印,所以它的鲁棒性能又比只在某个系数上嵌入水印的QIM算法好。

单基线PolInSAR森林高度反演方法研究

极化干涉SAR(Polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)森林高度反演是当前雷达遥感领域的研究热点,近年来出现了多种单基线PolInSAR森林高度反演方法。为了给单基线PolInSAR反演森林高度的算法提供基础,并探索和发展效果更优的反演方法,使用Pol SARpro软件模拟森林平均高度为18 m的L波段(L=23 cm)全极化干涉SAR数据,研究了森林高度反演算法中的DEM差分法、RVoG法、复相干幅度反演法、混合反演法,并基于相干优化法对混合反演法进行了改进;为了更准确地对算法的性能进行比较,给出方位向为48 bin时各算法的距离向剖面的对比图,并选取图像的中间区域,对森林高度位于3~30 m的1 104个样本点,应用均值和均方根误差RSME对5种方法模拟的18 m森林高度进行比较。结果表明:森林高度平均值反演结果由大到小依次为:复相干幅度反演法、混合反演法、改进的混合反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为19.40、18.31、18.12、10.55、10.05 m,均方根误差(RMSE)由小到大依次为:改进的混合反演法、混合反演法、复相干幅度反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为1.06、1.48、3.49、7.51、8.04 m;说明DEM差分法与RVoG法反演的森林高度存在明显低估,复相干反演法出现明显高估且其离散程度最大,混合反演法和改进的混合反演法与真实值的误差分别为0.31、0.12 m,改进的混合反演法与真实值的相差最小,离散程度最小,均方根误差最小,反演结果最优。改进的混合反演法综合了混合反演法与相干优化法的优点,使其估计的地形相位的均方根误差最小(0.045 rad),森林高度与真实值的误差最小,均方根误差最小,并且具有一定的鲁棒性。

地面三维激光扫描技术用于道路平整度检测研究

平整度是道路建设、管理活动中质量监控的重要指标,该指标的好差直接关系到路面的使用寿命、乘客的舒适。本文利用地面三维激光扫描技术对一段破损路面进行检测,探索了该技术用于道路平整度检测的有关问题,以及该技术所具有的独特优势。

基于PolInSAR森林高度反演研究

以仿真的全极化雷达L波段为数据源进行了复相干DEM差分算法和复相干幅度算法的森林树高反演研究,并采用星载全极化微波遥感数据ALOS PALSAR数据进行实例检验。结果表明:仿真试验中DEM差分算法严重低估了森林树高,复相干幅度算法则估测精度较高;ALOS PALSAR数据时间由于去相干和配准精度低等原因,难以有效估测森林树高。

基于光学遥感像素偏移量的金沙江流域2018年白格滑坡演变过程

随着光学遥感卫星的增多以及影像质量的提升,利用光学遥感影像监测地表形变呈现出极大的发展潜力。以金沙江流域典型的高位远程滑坡——白格滑坡为例,选取Sentinel-2光学影像,综合利用像素偏移量跟踪(Offset-tracking)技术和时序反演(Time-series Inversion)算法,对2018年“10·10”白格滑坡和“11·3”白格滑坡前后的地表形变进行了反演与分析。结果表明:①“10·10”白格滑坡发生前(2015年11月13日~2018年2月5日)坡体最大水平位移为31.69 m,时序位移呈现出明显的“初始启动→等速变形→加速变形”过程特征;②“11·3”白格滑坡发生前(2018年10月28日~2018年11月2日)东西向(主滑方向)形变高达12.89 m,与雷达影像偏移量跟踪结果一致;③“11·3”白格滑坡发生后(2020年1月16日~2022年2月4日)部分残留堆积体东西向累计形变最高达7.71 m,滑移迹象明显,存在再次成灾风险。通过分析COSI-Corr和CARST两种光学影像偏移量跟踪软件的形变结果、InSAR形变探测结果和无人机三维变化检测结果,验证光学影像偏移量跟踪方法探测地表形变具有较好的精度和可靠性。

一种快速且稳健的极化干涉SAR植被高度反演方法

三阶段法是一种稳健性较好的极化干涉SAR植被高度反演方法,反演精度比较高。但是三阶段法本身运算量大,且初值选取容易引起病态解。本文将DEM差分算法和相干幅度法相融合,提出一种快速且稳健的植被高度反演方法。该方法在保证比较高的植被高度估计精度的同时,对消光系数或植被垂直结构的变化具有稳健性,而且大大减少了反演算法的运算量。最后用L波段极化干涉SAR仿真数据验证了该方法的有效性。