极化干涉SAR小麦植被高度反演算法研究

发布时间：2017-10-13 05:41

  本文关键词：极化干涉SAR小麦植被高度反演算法研究

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【摘要】：极化干涉SAR是将极化SAR和干涉SAR技术进行有效的结合,使其既具有极化SAR分辨不同散射机理的能力又具有干涉SAR获取目标高程的优势,从而改善了干涉相位的信噪比并且提高了目标高度及相关参数反演的精度。极化干涉SAR通过散射矩阵分解技术,分离出多种散射机制的中心相位,同时还可以提取不同的干涉相位,从而为估计出小麦等植被的高度提供了可能,对监测地面资源和环境保护都具有重大意义。本文主要研究了极化干涉SAR的相关理论和植被高度反演算法,所做的主要工作和创新如下：(1)研究了极化干涉SAR的相关散射机理,分析了各种散射机理的模型和其适用范围。同时研究了无约束条件的极化干涉相干系数最优化理论,尽可能地分离出分辨单元内不同的散射机制。(2)深入分析了几种典型的单基线散射相位中心估计的算法。首先研究了基于ESPRIT相位估计算法,并利用polsarpro软件生成单基线的极化干涉SAR仿真数据验证算法的性能。仿真结果表明：基于ESPRIT相位估计算法能够相对较好地估计出植被冠层顶部的相位,但是很难有效地估计出地面散射相位。针对基于ESPRIT相位估计算法因去极化分量的影响,在估计地面散射相位时存在的不足,结合无约束条件的极化干涉相干系数最优化算法,对ESPRIT算法进行了改进,通过单基线极化干涉SAR数据进行仿真,验证了改进的ESPRIT算法较之传统的ESPRIT算法拥有更高的反演精度。接着研究了基于Freeman-极化干涉互协方差矩阵分解的相位中心估计算法,同样利用仿真数据对算法进行分析,仿真结果表明基于Freeman-极化干涉互协方差矩阵分解的相位中心估计算法能比较好地估计出地面散射相位,但是在估计冠层顶部散射相位时存在较大误差。(3)结合改进的ESPRIT算法及基于Freeman-极化干涉互协方差矩阵分解的相位中心估计算法的优势,提出了一种联合算法。该联合算法通过改进的ESPRIT算法估计的冠层顶部相位和基于Freeman-极化互协方差矩阵分解算法估计出的地面相位之差来反演植被高度,最后利用polsarpro软件生成的单基线极化干涉SAR数据进行仿真实验,实验结果表明联合算法与上述的算法相比其反演精度最高,误差最小。(4)研究了双基线极化干涉SAR三阶段高度反演算法。分别利用单基线和双基线的模拟极化干涉SAR数据对单基线和双基线的三阶段高度反演算法进行仿真实验比较,对比结果表明双基线的高度反演算法相较于单基线的算法精度更高。
【关键词】：极化干涉SAR 散射机制 高度反演
【学位授予单位】：宁夏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN958
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 研究背景和意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.3 论文内容安排11-12
• 第二章 极化干涉SAR数据基础12-25
• 2.1 矢量干涉12-14
• 2.2 极化散射机理分析14-16
• 2.3 极化干涉原理16-19
• 2.4 植被高度反演模型19-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 单基线极化干涉SAR高度反演算法25-39
• 3.1 ESPRIT算法25-29
• 3.2 改进的ESPRIT算法29-31
• 3.3 基于Freeman-极化互协方差矩阵分解法31-35
• 3.4 联合算法35-37
• 3.5 本章小结37-39
• 第四章 三阶段反演算法39-46
• 4.1 单基线三阶段反演算法39-41
• 4.2 双基线三阶段反演算法41-44
• 4.3 本章小结44-46
• 第五章 总结与展望46-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-52
• 个人简介52

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 杨磊;赵拥军;王志刚;;基于功率和相位联合估计TLS-ESPRIT算法的极化干涉SAR数据分析[J];测绘学报;2007年02期

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本文编号：1023171