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题名多极化层析SAR植被高度反演基线融合方法
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作者
邢成
杨健
殷君君
张瞻婕
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机构
清华大学电子工程系
北京科技大学计算机与通信工程学院
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出处
《中国科学:信息科学》
CSCD
北大核心
2023年第3期606-621,共16页
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基金
国家自然科学基金(批准号:62171023)
高分辨率对地观测重大专项航空观测系统(批准号:30-H30C01-9004-19/21)资助项目。
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文摘
植被高度反演属于森林定量遥感,在森林测绘、资源评估和生态监测等领域发挥着重要作用.本文基于多极化层析SAR数据进行基线融合植被高度反演,将森林散射相干模型推广到高维空间,通过复数域到幅度–相位域的转化降低模型非线性度,并提出了基于相干分布方差的广义幅相距离,进而发展了多基线联合参数反演方法.本文通过实测P波段极化层析SAR数据对所提方法进行了验证,同时将其与单基线反演法、基线选择法和欧式距离融合法进行了对比分析.实验结果表明,本文所提方法的反演结果与激光雷达获取的高度图相比,相关性更强,均方根误差更低,显著提高了植被高度反演的精度和稳定性.
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关键词
森林遥感
极化层析SAR
植被高度反演
多基线融合
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Keywords
forest remote sensing
pol-tomosar
vegetation height inversion
multi-baseline fusion
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分类号
Q948
[生物学—植物学]
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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