线性变化消光S-RVoG模型的多基线PolInSAR森林高度反演

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(polarimetric 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,未充分考虑森林的垂直异构性及地形起伏的影响。提出了一种基于线性变化消光Slope-RVoG(S-RVoG)模型的多基线PolInSAR森林高度反演方法。该方法假定消光系数随着高度呈线性变化,并根据地形坡度对垂直向有效波数进行校正,采用多基线PolInSAR数据解算线性变化消光S-RVoG模型参数,进而获取森林高度。通过选取欧空局AfriSAR 2016项目获取的P波段F-SAR机载PolInSAR数据进行实验验证。实验结果显示,提出的算法所获取的森林高度结果与激光雷达获取的森林高度相比,均方根误差(root mean square error,RMSE)为4.27 m,相对误差为9.9%。相较于传统S-RVoG模型多基线算法获取的森林高度RMSE为5.97 m,精度提高约28.4%。