基于时间去相关的三阶段森林高度估计方法

发布时间：2022-11-09 21:20

　　[目的]在利用极化SAR数据反演树高时,时间去相关因子是影响反演精度的主要因素;目前,地面随机运动模型（RMoG）是该领域最有效的模型之一,但地面随机运动模型有着反演困难、耗时过长的缺点。为了改善这个问题,提出了简化RMoG模型。[方法]首先忽略地面运动,只保留植被冠层运动,重新改写植被体散射公式;然后对多个相干系数直线拟合出地面相位;再次通过PD极化相干最优方法来估计纯体散射去相干值;最后利用改写后的植被体散射公式建立查找表,在固定消光系数的基础上通过查找表反演得到植被高度。为了验证本研究方法的有效性,以瑞典南部的Remingstorp地区为研究区,以BioSAR2007项目的遥感数据进行试验,并以决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对4种模型的反演结果进行比较评价。[结果]表明:本研究方法可以很好地改善三阶段算法的高估问题。在精度比较方面:三阶段算法的R~2为0.78,RMSE为8.52;RMoG模型的R2为0.47,RMSE为4.17;RMoG_L模型的R~2为0.48,RMSE为2.50;本方法的R2为0.53,RMSE为6.24。对比三阶段算法,本研究... 

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【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3704913