极化干涉SAR森林树高反演研究

发布时间：2021-05-16 02:08

　　随着遥感技术在林业领域应用的逐渐加深,合成孔径雷达以其独特的优势在森林资源调查中取得了许多重要的研究成果。极化干涉SAR将极化SAR和干涉SAR的优点集于一体,并随着其在理论和应用上的充分发展,已逐渐成为林业领域中一种不可或缺的技术,其中森林树高反演已成为极化干涉SAR技术最成功的应用之一。森林是最大的陆地生态系统,是全球碳循环的基础,森林树高反演对了解整个生态系统有重要意义,是全球变化研究的重要内容之一。极化干涉SAR具有全天时、全天候、穿透性、高分辨、低成本的优势,为大面积森林植被高度反演提供了理想的遥感手段,具有重要的实际应用价值。本文在介绍极化干涉SAR理论知识的基础上,以BioSAR2007机载SAR数据为数据源,将森林密度和时间去相关作为切入点,展开极化干涉SAR森林树高反演研究。论文主要研究内容如下:（1）分析了传统极化干涉SAR森林树高反演算法,包括DEM差值法、复相干幅度法、三阶段算法、相干相位-幅度联合反演法,并利用模拟数据和真实数据对上述算法进行分析验证。（2）利用模拟数据分析了森林密度对传统算法的影响,并根据其影响改进了相干相位-幅度联合算法,最后利用模拟数据和... 

【文章来源】：西安科技大学陕西省

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状分析
        1.2.1 传统极化干涉SAR森林树高反演现状
        1.2.2 基于时间去相关的极化干涉SAR森林树高反演研究现状
    1.3 主要研究内容
    1.4 主要技术路线
    1.5 论文章节安排
    1.6 本章小结
2 极化干涉SAR基本原理
    2.1 矢量电磁波与极化表征
        2.1.1 极化椭圆
        2.1.2 Jones矢量
        2.1.3 Stokes矢量
    2.2 电磁矢量散射算子
        2.2.1 散射矩阵
        2.2.2 相干矩阵
        2.2.3 协方差矩阵
    2.3 基本散射机制
    2.4 极化干涉SAR原理
        2.4.1 标量干涉
        2.4.2 矢量干涉
    2.5 本章小结
3 研究区概况与数据预处理
    3.1 研究区概况
    3.2 数据介绍
        3.2.1 SAR数据
        3.2.2 Lidar数据
        3.2.3 地面实测数据
    3.3 数据预处理
        3.3.1 配准
        3.3.2 去平地效应
    3.4 垂直有效波数生成
    3.5 极化干涉复相干
        3.5.1 干涉相干
        3.5.2 极化干涉复相干
    3.6 本章小结
4 基于森林密度的极化干涉SAR森林树高反演
    4.1 传统极化干涉SAR森林树高反演算法
        4.1.1 DEM差值法
        4.1.2 复相干幅度法
        4.1.3 三阶段算法
        4.1.4 相干相位-幅度联合反演法
        4.1.5 传统算法的验证分析
    4.2 森林密度对传统算法的影响分析
    4.3 基于森林密度的相干相位-幅度联合反演法
        4.3.1 系数ε的确定
        4.3.2 算法具体流程
    4.4 结果验证与分析
        4.4.1 模拟数据验证
        4.4.2 真实数据验证
    4.5 本章小结
5 基于时间去相关的极化干涉SAR森林树高反演
    5.1 时间去相关
    5.2 森林的时间去相关类型
        5.2.1 植被运动时间去相关
        5.2.2 介电常数改变引起的时间去相关
    5.3 基于时间去相关的森林树高反演模型
        5.3.1 RVoG+VTD模型
        5.3.2 TD+RVoG模型
        5.3.3 RMoG模型
    5.4 改进RMoG模型
        5.4.1 RMoG模型存在的主要问题
        5.4.2 改进RMoG模型
        5.4.3 改进RMoG模型的反演流程
    5.5 改进RMoG模型结果验证
    5.6 土壤含水量的时间去相关分析
    5.7 本章小结
6 结论和展望
    6.1 论文的主要结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于X波段极化干涉SAR数据的思茅松林冠层高度反演[J]. 陈子怡,章皖秋,岳彩荣.  林业调查规划. 2018(03)
[2]全极化干涉SAR反演树高的几种算法研究[J]. 温若橙,苏军明,伍雅晴.  测绘与空间地理信息. 2017(02)
[3]联合干涉相位和相干性幅度的极化干涉SAR最优相干性估计[J]. 龙江平,刘峰,段祝庚.  测绘学报. 2017(01)
[4]引入PD极化相干最优的三阶段植被高度反演算法[J]. 伍雅晴,朱建军,付海强,王磊,苏军明.  测绘通报. 2016(05)
[5]极化干涉SAR森林树高提取算法的对比分析[J]. 李帆,尚玉双,杨兆臣.  测绘与空间地理信息. 2016(01)
[6]顾及地形因素的S-RVOG模型和PD相干最优算法联合反演植被高度[J]. 解清华,汪长城,朱建军,付海强.  测绘学报. 2015(06)
[7]植被高度的极化干涉互协方差矩阵分解反演法[J]. 宋桂萍,汪长城,付海强,解清华.  测绘学报. 2014(06)
[8]极化干涉SAR森林高度反演方法研究[J]. 罗环敏,陈尔学,程建,李小文.  遥感学报. 2010(04)
[9]几种极化干涉SAR森林平均高反演算法的比较评价[J]. 李哲,陈尔学,王建.  遥感技术与应用. 2009(05)
[10]双基线极化干涉SAR数据估计林高的方法[J]. 白璐,洪文,曹芳.  电子测量技术. 2009(06)

博士论文
[1]基于极化干涉SAR的森林结构信息提取模型与方法[D]. 罗环敏.电子科技大学 2011
[2]极化干涉SAR信息提取方法及其应用研究[D]. 李新武.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2002

硕士论文
[1]L波段PolInSAR图像地表参数反演方法研究[D]. 张腊梅.哈尔滨工业大学 2006



本文编号：3188760