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极化干涉SAR森林高度反演方法研究

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森林地上生物量的极化干涉SAR相干层析估测方法

森林地上生物量的极化干涉SAR相干层析估测方法

Ｃ ｏ ｈ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔ ｏ ｍ ｏ ｇ ｒ ａ ｈ ｐ ｙ（ Ｐ Ｃ Ｔ）ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｉ ｒ ｂ ｏ ｒ ｎ ｅ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ｐ ｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｅ Ｓ ＡＲ （ Ｐ ｏ ｌ — Ｉ ｎ Ｓ ＡＲ） ｄ ａ ｔ ａ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｏ ｆ ａ ｌ ｌ ，ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｖ ｅ ｒ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｒ ｅ ｌ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ（ Ｆ Ｖ Ｄ ＲＲ）ｆ ｏ ｒ ｅ ａ ｃ ｈ ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｗ ａ ｓ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ
森 林 地 上 生 物 量 的极 化 干 涉 Ｓ Ａ Ｒ 相 干层 析估 测 方 法 冰
李 文梅 陈 尔 学 李 增 元 赵 磊
（ 中 国林 业 科 学 研 究 院 资 源 信 息 研 究 所 林 业 遥 感 与信 息技 术 实 验室 北 京 １ ０ ０ ０ ９ １ ）
摘
要： 应用机载单基线极化 干涉 Ｓ Ａ Ｒ （ Ｐ ｏ ｌ — Ｉ ｎ Ｓ Ａ Ｒ） 数据， 基 于 极 化 相 干层 析 （ Ｐ Ｃ Ｔ ） 技 术 提 出 了 一 种 反 演 森 林 地
第５ Ｏ卷 第 ２期
２ ０ １ ４ 年 ２ 月
林
业
科 பைடு நூலகம்
学
Ｖｏ １ ． ５０． Ｎｏ ． ２ Ｆｅ ｂ．， ２ ０ １ ４
ＳＣＩ ＥＮＴＩ Ａ
Ｓ Ｉ ＬＶＡＥ

基于简缩极化干涉SAR数据的森林垂直参数反演

基于简缩极化干涉SAR数据的森林垂直参数反演

基于简缩极化干涉SAR数据的森林垂直参数反演郭胜龙;李洋;尹嫱;王建峰;洪文【摘要】森林区域竖直结构参数的反演是极化干涉雷达的一个重要应用,基于RVoG模型,运用全极化干涉数据可成功获得森林区域的地形估计及树高反演.该文将基于单基线简缩极化干涉SAR(C-PolInSAR)数据对森林区域进行林下地形估计及树高反演.推导单基线简缩极化干涉相干系数及相干区域,根据相干区域进行直线拟合,提出简缩极化干涉数据下的地形相位判别准则及体散射去相干估计方法,然后完成树高反演.通过L,P波段仿真数据以及实测机载数据对上述方法进行验证,获得正确地形及树高.简缩极化发射波极化状态不唯一,因此该文详细分析不同参数的椭圆极化对地形及树高等参数估计的影响,研究表明地形树高受椭圆极化波影响较小,也验证了估计方法的稳定性.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2016(038)001【总页数】9页(P71-79)【关键词】合成孔径雷达;简缩极化干涉SAR;地形估计;树高反演【作者】郭胜龙;李洋;尹嫱;王建峰;洪文【作者单位】中国科学院电子学研究所北京100190 ;微波成像技术国家级重点实验室北京100190 ;中国科学院大学北京100049;中国科学院电子学研究所北京100190 ;微波成像技术国家级重点实验室北京100190 ;中国科学院大学北京100049;中国科学院电子学研究所北京100190 ;微波成像技术国家级重点实验室北京100190 ;中国科学院大学北京100049;中国科学院电子学研究所北京100190 ;微波成像技术国家级重点实验室北京100190 ;中国科学院大学北京100049;中国科学院电子学研究所北京100190 ;微波成像技术国家级重点实验室北京100190【正文语种】中文【中图分类】TN958随着遥感技术在林业应用领域的日趋发展，合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)以其独特的优势在森林资源分类和生物参数提取研究中取得了许多重要的研究成果。

基于极化干涉SAR反演植被高度的改进三阶段算法

基于极化干涉SAR反演植被高度的改进三阶段算法

邓云 凯
北京
王 宇
１ ０ ０ １ ９ ０ ）
（ 中国科 学院电子学研 究所
北京
１ ０ ０ ０ ４ ９ ）
要：利用极化干涉合成孔径雷达（ Ｐ ｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｏ ｍ ｅ ｔ ｒ ｙ Ｓ Ａ Ｒ， Ｐ ｏ ｌ Ｉ ｎ Ｓ Ａ Ｒ ） 数据反演森林参数 问题为当前
关键 词：极化干涉合成孔径 雷达 （ Ｐ ｏ ｌ ｌ ｎ Ｓ Ａ Ｒ ） ；整体最 小二乘法 （ Ｔ Ｌ Ｓ ） ；树 高反演；随机 散射 体模 型（ Ｒ Ｖ ｏ Ｇ ）
中图分类号：Ｔ Ｎ ９ ５ ８ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ７ ２ ４ ／ Ｓ Ｐ ． Ｊ ． １ ３ ０ ０ ． ２ ０ １ ４ ． １ ３ ０ ８ ９
ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ — ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ｉ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ Ｖ ｏ ｌ ｕ ｍ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ Ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ（ Ｒ Ｖ ｏ Ｇ） ｍｏ ｄ ｅ １ ． Ｔ ｈ ｅ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｓ ｏ ｆ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｆ ｉ ｔ ｔ ｉ ｎ ｇ
ａ ｎ ｄ ｖ ｏ ｌ ｕ ｍｅ ｓ ｃ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｊ ｏ ｒ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｆ ｏ ｒ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ． Ｉ ｎ ｔ ｌ Ｉ ｎ Ｓ ＡＲ 研 究 的热点 问题 。经 典 的森 林参数 反演算法 是基 于随机 散射体模 型 ｆ Ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ Ｖｏ ｌ ｕ ｍｅ ｏ ｖ ｅ ｒ Ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ， ＲＶ ｏ Ｇ１ 的阶段 反演 算法，该算法 中直线拟合误差和体散射估计误差会严重影 响反演精度 。为了提 高树高估计精度， 该文使用整体最小二乘法直线拟合得到更精确 的地表相位估计 结果， 并提 出以 Ｇａ ｍｍａ函数为线性度量 自适应地估 计体散射去相干 ，得到 了改进 的 Ｐ ｏ ｌ Ｉ ｎ Ｓ Ａ Ｒ三 阶段 反演 算法 ，实验结果表 明改进算法可靠有效 。

基于极化干涉SAR数据森林树高反演算法比较

基于极化干涉SAR数据森林树高反演算法比较

基于极化干涉SAR数据森林树高反演算法比较曹霸;杨小梅;肖玲;卢鹏;王应泉;岳彩荣;于维莲【摘要】树高是森林资源的重要参数,因此对于树高反演的研究具有重要的意义.以欧空局提供的PolSARPro软件生成L波段和X波段的全极化雷达数据,对2个波段的数据进行预处理,选择DEM差值法、RVOG地相位法和复相干幅度法对树高进行反演,并对L波段和X波段反演结果进行分析.结果表明:对于L波段,DEM差值法低估了树高,RVOG地相位法高估了树高,复相干幅度法反演的树高精度比DEM 差值法和RVOG地相位法要高;X波段严重低估了树高,已经不适用这3种树高反演算法,反演的结果不理想.%Forest tree height is an important parameter of forest resources,so study on inversion of tree height of forest has important significance.This paper's data source has two full polarization data which were generated by PolSARPro software of ESA and two bands for the pretreatment,and the DEM difference method,RVOG phase method and the coherent amplitude method were chosen to reverse the tree height,finally analyzing and evaluating the result of L band and X band.The results show that for L band DEM difference method underestimates the tree height,RVOG phase method overestimates the tree height,the coherent amplitude inversion tree height precision is higher than DEM difference method and RVOG phase method,the X band badly underestimates the tree height and could not be applied to the three tree height inversion algorithm,the inversion result is not ideal.【期刊名称】《林业资源管理》【年(卷),期】2016(000)006【总页数】6页(P100-105)【关键词】PolInSAR;树高反演;DEM差值法;RVOG地相位法;复相干幅度法【作者】曹霸;杨小梅;肖玲;卢鹏;王应泉;岳彩荣;于维莲【作者单位】贵州林业勘察设计有限公司,贵阳 550003;贵州省第一测绘院,贵阳550003;贵州省林业调查规划院,贵阳 550003;贵州省林业调查规划院,贵阳550003;贵州省林业调查规划院,贵阳 550003;西南林业大学,昆明 650000;贵州省林业调查规划院,贵阳 550003【正文语种】中文【中图分类】TP722.6森林高度是反映森林资源数量和质量的重要参数,与森林蓄积量和生物量直接相关,是森林资源调查中最重要的调查因子之一,也是区域环境和全球碳循环研究的重要基础数据。

基于极化干涉sar 的树林高度反演方法研究

基于极化干涉sar 的树林高度反演方法研究

文章标题：基于极化干涉SAR的树林高度反演方法研究1. 概述树木是地球上最常见的植被类型之一，对于我们了解森林生态系统、研究气候变化以及进行资源管理具有重要意义。

树木高度的精确获取是林业、生态学和环境科学等领域研究的基础。

传统的树高测量方法需要大量的人力物力，且受地形和遮蔽等因素的影响较大，因此难以实现大范围和高精度的树高遥感监测。

而基于极化干涉SAR的树林高度反演方法，则成为了一种颇具潜力的新途径。

2. 极化干涉SAR技术概述极化干涉SAR技术是合成孔径雷达（SAR）的一种特殊应用方式，通过分析雷达信号的干涉相位差，实现地表覆盖物的表面形态和高程等地理特性的获取。

极化干涉SAR技术在地形测量、植被监测和城市建筑等领域得到了广泛的应用。

3. 树木高度反演原理树木高度反演是利用SAR技术获取树冠表面高程信息的过程。

极化干涉SAR技术通过获取多个时段的SAR数据，并对其进行干涉处理，可以获取地表的高程信息。

树木在雷达波的作用下会产生特征性的反射、衍射或回波信号，这些信号可以用来估算树木的高度。

在极化干涉SAR技术中，通过对极化数据进行处理，可以实现对树木高度的反演。

4. 极化干涉SAR的树林高度反演方法4.1 单极化SAR数据在树高反演中的应用单极化SAR数据是树冠高度反演的主要数据源之一。

在单极化SAR 数据中，通常利用雷达反射强度和相位差来估算树冠高度。

然而，单极化SAR数据在树高反演中存在一定的局限性，如对地形、杂散辐射以及天线方向效应等因素较为敏感。

4.2 极化干涉SAR数据在树高反演中的优势相较于单极化SAR数据，极化干涉SAR数据在树高反演中具有更大的优势。

极化干涉SAR数据可以获取地表的高程信息，同时对树木的反射特性具有更好的识别能力。

通过对极化干涉SAR数据的干涉处理和特征提取，可以较准确地获取树木的高度信息。

5. 我的个人观点和理解极化干涉SAR的树林高度反演方法在实际应用中展现了很大的潜力。

基于极化干涉SAR植被高度提取算法分析

基于极化干涉SAR植被高度提取算法分析

基于极化干涉SAR植被高度提取算法分析曹淑敏;王志伟;肖恭伟;牛冲【摘要】极化干涉SAR综合了干涉SAR和极化SAR的优点,被广泛应用于植被高度的反演.本文在分析DEM差值法、RVOG地相位法、复相干幅度法以及改进的综合算法基础上,利用黑龙江大兴安岭地区的一对ALOS全极化干涉SAR数据进行实验,对比分析了各算法的反演结果.结果表明:改进的综合算法的树高反演效果总体上优于其他方法,有较高的反演精度,并且能够在一定程度上保证森林树高反演的稳定性.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2016(041)002【总页数】5页(P96-100)【关键词】极化干涉SAR;植被高度反演;DEM差值法;复相干幅度【作者】曹淑敏;王志伟;肖恭伟;牛冲【作者单位】山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266590;山东省地质测绘院,济南250001【正文语种】中文【中图分类】TP79合成孔径干涉雷达(InSAR)技术主要用于获取地物的空间垂直结构信息[1],通过该技术可以获取的两个重要参数分别为干涉相位和相干系数。

极化干涉SAR既具有干涉SAR对地表植被散射体的空间分布和高度分布敏感的特性,又具有极化SAR对植被散射体的形状和方向敏感的特性[2]。

它能够准确提取地表植被垂直结构和散射特性,并能获得准确的植被高度三维成像,因此在地表植被高度提取上得到了广泛应用和深入研究。

在极化干涉SAR植被高度提取算法研究上,Treuhaft等[3-4]于1996年首次提出随机方向性散射模型,开创了对植被高度反演算法研究的先河。

1998年,Cloude等[5]提出极化干涉理论,利用干涉优化产生的不同散射机理对应的干涉图进行差分干涉,首次利用POL-INSAR技术测得森林高度。

2001年,Yamada等提出利用ESPRIT算法实现地表相位中心和植被相位中心分离,从而估计出植被的高度[6-7]。

TanDEM-X干涉SAR森林高度反演研究现状

第27卷 第6期 2020年12月
地理信息世界 GEOMATICS WORLD
引文格式：张 涛，朱建军，付海强，等. TanDEM-X干涉SAR森林高度反演研究现状[J].地理信息世界,2020,27(6):48-56.
2020.12 Vol.27 No.6
TanDEM-X干涉SAR森林高度反演研究现状
Research Status of Forest Height Inversion by InSAR with TanDEM-X Data
ZHANG Tao, ZHU Jianjun, FU Haiqiang, WANG Changcheng, XIE Yanzhou (School of Geosciences and Info-physics, Central South University, Changsha 410083, China)
SAR采用微波工作模式，在森林覆盖区具涉技术，即干涉雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR），为森林高度信息反演提供了可能[6]。但
基于InSAR反演森林高度受到观测信息不足的限制， 无法直接区分同一分辨单元内不同散射体的垂直向分 布，森林高度反演需要借助外部先验信息。为了解决 该问题，在InSAR技术基础之上，引入极化测量技术， 即PolInSAR技术[7]，增强了对散射体形状、空间排布规 律及介电属性的敏感程度，具备区分同一分辨单元内 不同散射体垂直分布的能力，极大地降低了InSAR技术 在森林高度反演中对先验信息的依赖[8]。为了对InSAR/ PolInSAR信号与森林的交互作用过程进行解译与建模， 已有研究中提出了随机地体散射模型（Random Volume over Ground，RVoG），实现了InSAR/PolInSAR观测 信息与森林生物物理参数的有效关联，提升了InSAR/ PolInSAR技术对森林高度的监测能力[9-10]。

基于极化干涉sar 的树林高度反演方法研究

基于极化干涉sar 的树林高度反演方法研究【基于极化干涉SAR的树林高度反演方法研究】1. 背景介绍树木作为地球表面的重要组成部分，在环境监测、资源管理和自然灾害预防等方面都具有重要的作用。

其中，树木的高度是树木生长情况和森林结构的重要指标之一。

而基于极化干涉SAR技术的树林高度反演方法，成为了近年来遥感领域的研究热点。

2. 极化干涉SAR技术简介极化干涉SAR技术是合成孔径雷达(SAR)技术的延伸，能够获取地表的高度信息。

该技术利用雷达波束穿透树冠层，直接获取地面和树冠层的干涉信号，进而实现树木高度的反演。

3. 树林高度反演方法针对基于极化干涉SAR的树林高度反演方法，研究学者提出了一系列的反演模型和算法。

基于相干高度计(SAR interferometric coherent height estimator, SICHE)的反演方法，通过树冠层的相干高度估计，实现了对树木高度的定量化反演。

4. 深入探讨极化干涉SAR的应用采用极化干涉SAR技术进行树林高度反演具有独特的优势，包括全天候、全天时观测能力，以及对地面植被的优质穿透能力。

这为林业资源调查、森林生长监测和自然灾害评估提供了重要的辅助手段。

5. 个人观点与总结极化干涉SAR技术在树林高度反演方面的研究，为遥感技术在环境与资源监测中的应用提供了新的思路和方法。

然而，需要注意的是，极化干涉SAR技术在应用中也还存在一些挑战和限制，例如对不同类型树木的适用性还需进一步验证。

未来的研究方向可以在不同类型地区和树种上开展更加细致深入的研究，以完善和拓展该技术的应用范围。

通过对极化干涉SAR技术在树林高度反演方面的研究和应用，我们可以更好地了解和监测地球表面的植被情况，为保护和管理生态环境提供可靠的数据支持。

在上述内容中，我们全面探讨了基于极化干涉SAR的树林高度反演方法的研究进展和应用前景，希望对您对该主题的理解有所帮助。

如果您对该主题有更多的疑问或者补充，欢迎与我们进行进一步的讨论。

基于ESPRIT算法的极化干涉SAR植被高度反演研究

基于ESPRIT算法的极化干涉SAR植被高度反演研究
谈璐璐;杨立波;杨汝良
【期刊名称】《测绘学报》
【年(卷),期】2011(040)003
【摘要】由于存在着去相干分量,利用ESPRIT(旋转不变技术)算法对植被区域的极化干涉SAR(PollnSAR)数据进行反演的结果有较严重偏差.针对这一问题,结合极化干涉相干最优理论及其物理散射机制,引入新的散射矢量——相干最优化散射矢量,提出一种改进的基于ESPRIT的植被高度反算法.最后,利用欧空局(ESA)提供的模拟L波段全极化干涉数据对改进算法的有效性进行验证,试验结果证明改进算法能很大程度地提高反演的精度.
【总页数】5页(P296-300)
【作者】谈璐璐;杨立波;杨汝良
【作者单位】中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088;北京航天自动控制研究所,北京100854;中国科学院电子学研究所,北京100190
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.一种基于BP神经网络的极化干涉SAR植被高度反演方法 [J], 李廷伟;梁甸农;黄海风;朱炬波
2.融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法 [J], 沈鹏;汪长城;朱建
军;高晗;付海强;解清华;王赛;何帅帅
3.基于极化干涉SAR反演植被高度的改进三阶段算法 [J], 许丽颖;李世强;邓云凯;王宇
4.基于极化干涉SAR植被高度提取算法分析 [J], 曹淑敏;王志伟;肖恭伟;牛冲
5.基于极化干涉SAR的植被高度反演算法对比分析 [J], 张庆云;刘国林;陶秋香;尚玉双;马立婷
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多基线极化干涉SAR植被高度反演方法

多基线极化干涉SAR植被高度反演方法张兵;朱建军;付海强;何永红;贺文杰;孙明星【摘要】This paper aims at the problems that the traditional single-baseline three stage inversion process is easily affected by noise factors, which will lead to a less precise inversion result.Two kinds of multi-baseline PolInSAR vegetation height inversion algorithms are adopted, which arethe optimal method of geometric structure and the optimal method of vertical bined with the northern Sweden E-SAR P band data, the precision of the two algorithms for multi-baseline vegetation height inversion and their applied conditions in different vegetation areas is verified and obtained.The experimental result shows that the vegetation height inversion precision of the two methods has each increased by 44.05% and 22.11%, comparing with the traditional single-baselinealgorithm.Besides, when the two methods works at the same time, it is better to adopt the optimal method of geometric structure when the vegetation height is more than 10m, while the optimal method of vertical accuracy is better when it is less than 10m.%针对传统单基线PolInSAR三阶段植被高度算法,反演易受到噪声因素影响导致反演结果精度较低等问题.文中采用几何结构最优法和高程精度最优法两种多基线PolInSAR植被高度反演方法,结合瑞典北部E-SAR P波段数据,验证得出两种多基线算法植被高度反演的精度以及其在不同植被高度覆盖区的适用条件.实验结果表明两种多基线方法植被高度反演精度相对传统单基线算法分别提高44.05%和22.11%,且当两种多基线方法同时反演植被高度时,植被高度大于10 m时采用几何结构最优法较好;植被高度小于10 m 时采用高程精度最优法.【期刊名称】《测绘工程》【年(卷),期】2017(026)009【总页数】6页(P23-27,31)【关键词】极化干涉SAR;三阶段算法;多基线;植被高反演【作者】张兵;朱建军;付海强;何永红;贺文杰;孙明星【作者单位】中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083;湖南科技学院土木与环境工程学院,湖南永州 425199;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083【正文语种】中文【中图分类】P228植被高度是林业资源调查、生态环境管理以及碳汇量评估重要的基础数据。

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1. Institute of Geo-spatial Information Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China, Sichuan Chengdu 610054, China; 2. Institute of Forest Resources Information Technique of Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China; 3. School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Sichuan Chengdu 610054, China; 4. Research Center for Remote Sensing and GIS, School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
Received: 2009-09-11; Accepted: 2010-02-01 Foundation: National Nature Sciences Foundation (No. 2007CB714404). First author biography: LUO Huanmin (1972— ), male. He received master degree from the School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC). He is now studying for Ph.D. Degree in Institute of the Geo-spatial Information Science and Technology, UESTC. His research interests are mainly the polarimetric and interferometric SAR remote sensing for forest applications.E-mail:Lhm123345@
1007-4619 (2010) 04-806-16
Journal of Remote Sensing
遥感学报
Forest height estimation methods using polarimetric SAR interferometry
LUO Huanmin1, CHEN Erxue2, CHENG Jian3, LI Xiaowen1, 4
Abstract: Forest height extraction with polarimetric SAR interferometry (POLInSAR) is a hot research field of imaging SAR remote sensing. Several available forest height inversion methods using POLInSAR data were validated and compared with repeat pass E-SAR datasets and the corresponding ground measured forest stand height through the analysis of the Random Volume over Ground (RVoG) scattering model. After analyzing the experiment results in the view of physical mechanisms, we developed an integrated inversion method combining interferometric coherence optimization and compensation of non-volumetric scattering decorrelation. Validation result shows that the general performance of the developed forest height inversion method is superior to the others. Key words: POLInSAR, polarimetric interferometric coherence optimization, RVoG, forest height, non- volumetric scattering decorrelation CLC number: TP722.6/S7 Document code: A
LUO Huanmin et al.: Forest height estimation methods using polarimetric SAR interferometry
807
improve the accuracy of forest tree height estimation, Li et al. (2005)and Chen et al. (2008) carried out relevant research work trying to increase the utilization of baseline or frequency information in observation space. After analyzing the experiment results of several available forest height inversion methods in the view of physical mechanisms, a RVoG model based inversion model combining coherent amplitude with phase information is developed in this paper, where the Phase Diversity (PD) interferometric coherence optimization method (Tabb et al., 2002) is used to obtain the surface and volume scattering phase. In order to investigate better inversion methods, the performance of the proposed method is compared with the other available methods using repeat pass E-SAR L band data and the corresponding ground measured forest stand height.
Citation format: Luo H M, Chen E X, Cheng J and Li X W. 2010. Forest height estimation methods using polarimetric SAR interferometry. Journal of Remote Sensing. 14(4): 806—821
parameter retrieval using the Nelder–Mead simplex optimal method. It combines scattering model based polarimetric decomposition technique and RVoG based POLInSAR forest parameters inversion model (Neumman et al., 2009). Hajnsek et al. (2009) discussed the effect of some factors, such as temporal decorrelation and topography etc., to forest height inversion accuracy using P-, L- and X-band airborne POLInSAR data of Indonesia’s tropical forests. The error sources of POLInSAR forest height inversion has been qualitatively analyzed using SIR-C/X SAR L-band repeat pass POLInSAR data and the corresponding optical image acquired in Hetian of Xinjiang (Chen et al., 2007). Six forest tree height inversion methods of POLInSAR were validated using repeat pass E-SAR datasets and the corresponding ground measured forest stand height (Chen et al., 2008). Utilizing the differences among the powers of backward scattering signal and scattering centers with different scattering mechanism in the same resolving unit, some scholars proposed TLS-ESPRIT algorithm to extract dominant scattering center phases for forest tree height inversion. The method can improve computational efficiency, but the capability for improving inversion accuracy is limited (Yang et al., 2007; Zhou et al., 2008). In order to