极化干涉SAR森林冠层高反演的地形坡度改正

摘要：

极化干涉SAR森林冠层高反演是当前SAR领域研究的热点。经典的森林冠层高反演算法主要基于随机地表二层相干散射模型（ Random Volume over Ground ，RVoG），该模型在山区受到植被层下地表的地形坡度影响，反演精度存在较大误差。为了提高森林冠层高反演精度，采用地形坡度改正的S－RVoG （ Sloped Random Vol-ume over Ground ）模型，结合三阶段算法，应用德国宇航局DLR提供的星载TanDEM－X全极化干涉数据反演森林冠层高，并对结果进行验证。结果表明：坡度级为II、III级，RVoG模型反演效果接近于S－RVoG模型；坡度级为IV级，RVoG模型与二调平均树高的相关关系明显下降，加权相对误差和RMSE增大；S－RVoG模型与二调平均树高保持显著相关关系，反演误差同比小于RVoG模型。因此，S－RVoG模型一定程度上改正了地形坡度造成的误差，提高了森林冠层高反演精度，在坡度大的地区精度提升程度更为明显。

关键词：TanDEM-X、极化合成孔径雷达干涉测量、森林冠层高反演、S-RVoG模型

所属期刊栏目：45

分类号：S758.4(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：国家自然科学基金项目31260156；德国 DLR TanDEM－X Science Phase计划资助 XTI＿VEGE6852；西南林业大学云南省省级重点学科林学资助501312；云南省林学一流学科建设经费资助51600625。

在线出版日期：2017-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：55-60,70