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Forest biomass mapping from lidar and radar synergies 总被引:2,自引:0,他引:2
The use of lidar and radar instruments to measure forest structure attributes such as height and biomass at global scales is being considered for a future Earth Observation satellite mission, DESDynI (Deformation, Ecosystem Structure, and Dynamics of Ice). Large footprint lidar makes a direct measurement of the heights of scatterers in the illuminated footprint and can yield accurate information about the vertical profile of the canopy within lidar footprint samples. Synthetic Aperture Radar (SAR) is known to sense the canopy volume, especially at longer wavelengths and provides image data. Methods for biomass mapping by a combination of lidar sampling and radar mapping need to be developed.In this study, several issues in this respect were investigated using aircraft borne lidar and SAR data in Howland, Maine, USA. The stepwise regression selected the height indices rh50 and rh75 of the Laser Vegetation Imaging Sensor (LVIS) data for predicting field measured biomass with a R2 of 0.71 and RMSE of 31.33 Mg/ha. The above-ground biomass map generated from this regression model was considered to represent the true biomass of the area and was used as a reference map since no better biomass map exists for the area. Random samples were taken from the biomass map and the correlation between the sampled biomass and co-located SAR signature was studied. The best models were used to extend the biomass from lidar samples into all forested areas in the study area, which mimics a procedure that could be used for the future DESDYnI mission. It was found that depending on the data types used (quad-pol or dual-pol) the SAR data can predict the lidar biomass samples with R2 of 0.63-0.71, RMSE of 32.0-28.2 Mg/ha up to biomass levels of 200-250 Mg/ha. The mean biomass of the study area calculated from the biomass maps generated by lidar-SAR synergy was within 10% of the reference biomass map derived from LVIS data. The results from this study are preliminary, but do show the potential of the combined use of lidar samples and radar imagery for forest biomass mapping. Various issues regarding lidar/radar data synergies for biomass mapping are discussed in the paper. 相似文献
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目的 干涉相位去噪是合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术中的关键环节,其效果对测量精度具有重要影响。针对现有的干涉相位去噪方法大多关注局部特征以及在特征提取方面的局限性,同时为了平衡去噪和结构保持两者之间的关系,提出了一种结合全局上下文与融合注意力的相位去噪网络GCFA-PDNet(global context and fused attention phase denoising network)。方法 将干涉相位分离为实部和虚部依次输入到网络,先从噪声相位中提取浅层特征,再将其映射到由全局上下文提取模块和融合注意力模块组成的特征增强模块,最后通过全局残差学习生成去噪图像。全局上下文提取模块能提取全局上下文信息,具有非局部方法的优势;融合注意力模块既强调关键特征,又能高效提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。结果 所提出的方法与对比方法中性能最优者相比,在模拟数据结果的平均峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似性(structural similarity,... 相似文献
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系统仿真实验对于天基InSAR系统的总体设计和关键技术验证意义重大,性能评估是其中的关键环节之一。建立了由三大类共8项指标组成的InSAR系统性能指标体系,提出了基于标志点的InSAR系统仿真性能评估方法。该方法通过在仿真地面场景中合理布设标志点,并以标志点作为评估样本点来计算各项指标,可达到与理想干涉量评估方法相近的指标计算精度,同时避免了理想干涉量评估方法稳健性不足的问题,且计算效率更高。仿真实验结果验证了评估方法的有效性。 相似文献
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StereoSAR与InSAR是两种利用合成孔径雷达图像重建DEM的关键技术。InSAR利用SAR干涉像对的相位信息重建高程,具有DEM重建精度高的特点,但DEM重建精度受环境、时间等失相干因素影响较大;StereoSAR是利用SAR立体像对的幅度信息重建高程,尽管DEM重建理论精度比InSAR差,但受失相干因素影响小,并且可以在缺乏外部辅助高程信息时获取绝对DEM。在传统的InSAR处理中,干涉条纹密集区域相位解缠难度较大,存在相位解缠错误和错误传播现象,且在没有地面控制点或外部DEM的时难以获得绝对DEM。文中提出了一种迭代式的基于StereoSAR辅助的InSAR高精度DEM重建方法,该方法可以在缺乏外部高程信息时获得绝对DEM,降低干涉条纹密集区域相位解缠的难度,提高DEM重建精度。采用文中所提方法、传统InSAR方法及公开DEM辅助InSAR DEM重建方法,分别在地形复杂与平坦区域进行DEM重建,并用ICESat/GLAS及TanDEM-X DEM进行精度评估。DEM重建结果验证了文中所提方法的有效性,所提方法的DEM重建精度优于传统InSAR方法且与公开DEM辅助InSAR DEM重建方法精度相当。 相似文献
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机载视频合成孔径雷达(ViSAR)工作在太赫兹波段,具有5 Hz以上的无孔径交叠成像帧率。其采用一发四收系统架构,具备合成孔径雷达(SAR)成像、地面动目标检测(GMTI)和干涉合成孔径雷达(InSAR)测高等功能,兼具光学传感器成像速度快以及微波雷达环境与气候适应性好等优势。论文介绍了机载视频合成孔径雷达研究进展,实验表明,其成像分辨率优于0.2 m,合成孔径时间可缩短至0.2 s。利用阴影信息可以对运动目标(如卡车等)进行检测,结合传统的GMTI与InSAR技术,实现对复杂运动目标的成像、跟踪和定位。 相似文献
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