基于三层S-RVoG模型的PolInSAR图像森林高度反演研究

发布时间：2020-06-26 05:06

【摘要】：森林冠层的垂直结构一直被视为衡量森林变化的重要参数,对它的测量有助于进行生态系统监测和管理。如今,遥感领域的手段让我们可以获取近乎每一片森林的信息,其中SAR系统在森林生态监测方面得到了广泛的关注。Pol In SAR森林区域参数反演研究是SAR领域的一个重要分支,借助于后向散射模型可以获取其他遥感手段难以获得的森林参数,特别是森林植被高度。目前后向散射模型以RVoG模型为主,然而,由于森林区域散射过程过于复杂,对于地形不平坦的山地区域,按照RVoG模型进行反演会出现偏差,对散射模型进行完善以提高反演精度是当前研究的一个主要方向。本文以三层S-RVoG散射模型下的Pol In SAR图像森林高度反演为主要研究内容,首先对Pol In SAR技术进行阐述,包括干涉相干性和相干最优理论。随后通过深入讨论RVoG散射模型,探讨模型的各参数及研究它们对相干系数的作用,结合S-RVoG模型和一般三层散射模型,建立了包含树冠-树干-倾斜地表的三层S-RVoG模型,并分别给出简单形式和完备形式的模型描述。三层S-RVoG模型考虑了地形坡度的影响,同时根据树干层散射特性将两层模型扩展到三层,更加贴合真实散射过程,对于山地区域的森林高度反演具有很大的帮助。针对现有的森林参数反演方法不够精确的问题,在分析了三阶段算法和相干幅度法的优劣后进行改进,提出了适用于RVoG模型的联合了相位分离优化的三阶段算法和目标分解法的高精度混合反演方法。并针对简单形式的三层S-RVoG模型,修改了三阶段反演算法的查表过程,使之能够适应新模型;针对完备形式的三层S-RVoG模型,引入散射机制消除法,实现森林参数的反演。最后分别选择真实数据和不同坡度下的仿真数据进行森林参数反演实验,并从参数反演精度、均方根误差等方面对结果进行评价。实验结果表明,对于带有不同坡度的数据,相比于传统基于RVoG模型,基于三层S-RVoG模型的参数反演均能很好的拟合结果,具有更高的反演精度,同时均方根误差也有一定的下降,本文建立的三层S-RVoG模型有助于提高Pol In SAR图像森林参数反演在山地区域的应用。由于模型包含了更多的参数,其参数反演过程较为复杂,通常需要更多地处理时间才能得到结果。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN957.52
【图文】：

图 1-1 9 种主要散射过程植被相干散射模型可以帮助地表植被垂直结构生物量的提取。1996 年Treuhaft 等第一次建立了干涉系统下的散射模型[21]。模型的建立通过假设雷达回波主要由森林区域产生来进行简化，并忽略了噪声对去相干的影响，此时，利用随机变化的大量散射粒子的集合来描述森林散射过程，存在三个假设：首先描述植被体的随机变量的概率密度独立于层内散射体位置；其次，

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文本的修改是单纯的将冠层相位中心从地面相位点移开，不考虑树干层散用，此时0 1 ，通过这种修改，模型改为： 10 001 0 00002*cos2 22*cos1 12*cos2 22*cos1 11vvvvchT jV jGhT V GhT jV GjhT V Gjjve I e e II e Ie I e IeI e Iee (2-

【参考文献】

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本文编号：2729864