基于TanDEM-X数据和改进三阶段算法反演森林冠层高度

【目的】提出一种基于TanDEM-X SAR数据的RVoG模型三阶段算法反演森林冠层高度,以解决RVoG模型实际应用中模型成立条件难以严格满足、受地形影响导致森林冠层高度估测精度不高的问题。【方法】以云南省普洱市思茅区思茅松纯林和混交林为研究对象,开展经典三阶段算法、地面相位优化的三阶段算法、纯体散射复相干优化的三阶段算法和低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度试验。【结果】RVoG模型经典三阶段算法反演森林冠层高度存在低估现象(r=0.11,bias=-26.20 m,RMSE=7.16 m),地面相位优化的三阶段算法、纯体散射复相干优化的三阶段算法、低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度的估测精度较经典三阶段算法提高,其中低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度的改善效果最佳(r=0.79,bias=-1.69 m,RMSE=2.56 m);思茅松纯林的估测效果(r=0.81,bias=1.40 m,RMSE=2.27 m)优于思茅松混交林(r=0.72,bias=-3.09 m,RMSE=2.87 m)。【结论】相比经典三阶段反演算法,基于TanDEM-X SAR数据的改进三阶段反演算法估测精度更高。