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融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法
被引量:
7
1
作者
沈鹏
汪长城
+5 位作者
朱建军
高晗
付海强
解清华
王赛
何帅帅
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期1868-1879,共12页
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...
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。
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关键词
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
下载PDF
职称材料
题名
融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法
被引量:
7
1
作者
沈鹏
汪长城
朱建军
高晗
付海强
解清华
王赛
何帅帅
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期1868-1879,共12页
基金
国家自然科学基金(41531068
41371335
+4 种基金
41671356)
湖南省自然科学基金(2016JJ2141)
湖南省重点研发计划(2016SK2003)
欧空局数据合作计划(14655)
中南大学研究生自主探索创新项目(2017zzts549)~~
文摘
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。
关键词
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
Keywords
random volume over ground
vegetation height
three layer vegetation model
three stage algorithm
ascending and descending
vertical wave number
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法
沈鹏
汪长城
朱建军
高晗
付海强
解清华
王赛
何帅帅
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
7
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职称材料
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参考文献
引证文献
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