极化干涉SAR森林高度反演综述

极化干涉SAR森林高度反演是当前雷达遥感领域的研究热点,近年来涌现了多种极化干涉SAR森林高度反演方法。本文先对已有极化干涉SAR森林高度反演方法进行分类,然后系统研究各类森林高度反演算法的基本原理,比较各类森林高度反演方法的优缺点,提炼森林高度反演算法的关键,最后指出极化干涉SAR森林高度反演的研究方向。     

极化干涉SAR森林高度估计性能仿真研究

研究森林高度精确估计问题,针对森林高度估计性能无法用系统误差直接解析表示的问题,极化干涉合成孔径雷达(SAR)可以实现对森林高度的估计,将相干性作为中间参量引入仿真模型中.将系统误差用相干性的大小进行解析表征,接着以相干性的大小作为输入仿真极化干涉SAR数据,利用数据估计出森林高度,并分析森林高度的估计性能,可将系统误差与森林高度估计性能建立联系.在MATLAB平台上进行仿真实验,结果表明,方法可以有效地分析系统误差,对森林高度可以准确做出估计.     

基于不同特征的随机森林极化SAR图像分类

近些年,利用计算机对极化SAR图像进行分类逐渐成为遥感领域的一个研究热点.本文采用全极化SAR数据,利用不同的特征提取算法提取特征,并基于随机森林模型最终实现对江苏沿海滩涂的分类.首先采用H/α和Freeman两种分解算法提取极化特征参数,采用灰度共生矩阵提取纹理特征参数;然后将提取的所有特征进行不同的组合,构成不同的特征集;最后采用随机森林模型对不同特征集合进行分类和精度评估.结果表明仅用纹理特征对沿海滩涂进行分类时效果较差;利用极化分解提取出的散射特征进行分类的结果要优于矩阵元素特征的分类结果;综合了极化散射特征和纹理特征的组合方式在沿海滩涂的分类中可以取得最优的分类结果,总体精度和Kappa系数可以达到94.44%和0.9305,表明极化SAR图像中蕴含的不同方面的特征在分类中具有一定的互补性.     

SAR目标极化识别方法研究

多极化SAR可以获得目标的极化散射矩阵,极化信息的开发和利用,极大地丰富了目标的特征参数。我们可以利用目标散射对极化敏感的特性,对目标进行分类和识别。本文对极化的基本概念进行了深入理解和研究,并给出了SAR目标极化识别的两种可行性方法,以期为实际的应用提供一定的理论依据。     

SAR目标极化识别方法研究

多极化SAR可以获得目标的极化散射矩阵,极化信息的开发和利用,极大地丰富了目标的特征参数.我们可以利用目标散射对极化敏感的特性,对目标进行分类和识别.本文对极化的基本概念进行了深入理解和研究,并给出了SAR目标极化识剐的两种可行性方法,以期为实际的应用提供一定的理论依据.     

基于ALOS极化干涉SAR数据的DEM提取方法研究

极化干涉理论的发展以及全极化卫星的发射,为极化干涉的研究应用提供了广阔的发展空间,开展极化干涉SAR提取DEM的研究对于解决单极化干涉SAR在植被覆盖区DEM提取精度较低的问题具有重要意义。基于山东泰安地区的一对ALOS PALSAR全极化干涉数据,利用相干性最优方法和最大化相位中心分离的方法获取极化干涉信息,并通过对优化后干涉信息的滤波、解缠、基线精确估计等处理来提取DEM,最后将相干优化的结果与传统HH、HV、VV单极化干涉结果进行对比分析。结果表明:优化方法较单极化干涉方法可以有效降低干涉图的噪声,减少相位解缠的残差点,提高解缠相位的质量,并且不同优化方法之间还存在一定差异,数值半径方法获取的DEM精度要好于其他两种优化方法;通过等值线-Goldstein二级干涉SAR滤波方法可进一步提高单极化和优化干涉图的质量,降低残差点,提高相位质量,在水体覆盖的区域通过滤波窗口的设置可以很好地改善DEM的精度。     

极化SAR海面船只检测技术的研究进展

极化SAR技术是近年SAR领域的研究热点。首先介绍了不同极化方式对船只、海洋杂波以及船只尾迹在SAR图像上的成像影响,详细概括和总结了目前应用于海洋船只监测的各种极化SAR技术特点,最后分析了极化SAR海洋船只监测技术的应用前景。
     

极化SAR系统及其极化定标精度进展简述

对国内外典型的星载、机载极化合成孔径雷达（SAR）系统及其辐射、极化定标实现情况和精度指标进行调研简述。首先给出了极化SAR数据校正精度的一般需求,然后较为系统的给出了国内外代表性的极化SAR系统现状及其取得的系统校正及数据定标精度成果,包括极化SAR系统相对辐射定标精度、绝对辐射定标精度、极化通道串扰精度、极化通道幅度不平衡精度、极化通道相位不平衡精度等方面,最后对极化SAR数据定标精度的影响因素进行分析。全面地阐述极化SAR系统定标精度信息索引及其发展现状,为相关研究人员提供及时、系统的极化SAR系统研制及其定标性能研究进展信息。     

基于物理散射模型的全极化SAR图像增强滤波算法

针对传统的极化SAR滤波方法图像中城镇区域和植被区域地物在滤波中易被混淆, 导致滤波后图像中地物边缘保持效果下降的问题, 提出了一种增强的保持极化散射特性的滤波算法。利用一种增强的四分量极化分解方法获取更加精确的地物散射机制, 并将散射机制信息引入滤波方法中, 使滤波算法中像素的散射机制更精确。增强的四分量极化分解方法引入了极化SAR数据的定向角补偿技术、一种新的体散射模型以及两种散射功率限制条件, 来改进Freeman-Durden分解的结果。理论分析和实验结果表明, 改进后的方法获取了比传统的极化SAR图像滤波算法更加理想的计算结果。     

SAR目标极化分解方法研究

从极化SAR图像数据中,我们可以提取目标的极化散射特性,从而实现全极化数据的分类和聚类等其他应用.这需要我们对极化数据进行分析,有效地分离出目标的散射特性,其理论核心是目标分解.本文针对几种现有的目标分解方法进行了深入的分析和研究,并从分解思想、分解结果、算法实现难点、计算量以及应用范围等多方面进行比较,以期对这些分解方法进行更深刻的理解,为目标分解方法的实际应用提供一定的理论参考.     

极化合成孔径雷达干涉技术

极化合成孔径雷达干涉（Pol-InSAR)技术是将极化技术引入干涉应用,通过对全相干的极化数据进行干涉分析,可以把目标的精细结构特征与空间信息结合起来,大大提高一般标量干涉的性能。极化合成孔径雷达干涉技术不但可以加强我们对地物目标散射机理的理解,而且能提高干涉测量的精度,是很有发展前途的一项新兴技术。介绍了极化合成孔径雷达干涉技术的发展状况和基本原理,讨论了一些需要解决的关键问题,并给出了该技术的主要应用和发展趋势。     

极化散射与SAR 遥感信息获取

合成孔径雷达(SAR ) 对地观测与成像技术是近20 年来空间微波遥感技术最重要的进展。JPL 的SIR-C SAR 与加拿大Radarsat SAR-2 等星载或机载SAR 的全极化散射测量提出了自然地表全极化散射信息获取与处理的关键性科学问题。充分理解自然地表极化散射特性, 进而发展自然地表特征信息的分类、识别和反演算法是SAR 遥感应用的关键问题。近年来, 对于极化SAR 遥感已有广泛的研究。自然地表全极化散射的数值建模与M ueller 矩阵模拟解、相干矩阵及其特征值分析、信息熵等都有了研究与应用。但是, 如何将SAR 图像相干矩阵特征值和信息熵的全极化散射测量与自然地表特征参数直接关联, 并由此发展地表的分类、识别与参数反演等信息获取与处理还有待于大量的研究。本文将论述我们在SAR 全极化散射理论与应用的若干研究进展。第一个问题是如何将SAR 图像相干矩阵特征值和信息熵与同极化、交叉极化后向散射系数的测量直接关联, 与M ueller 矩阵解一起研究地表的分类与识别。第二个问题是如何有全极化散射测量反演地面数字程(DEM )。第三个问题是如何利用多时相SAR 遥感识别、获取与评估地面特征时间上的变化。     

PolSAR图像信息提取技术及应用的发展

随着极化合成孔径雷达(PolSAR)系统的发展,PolSAR图像信息提取技术已成为当前遥感领域的研究热点。通过全面阐述和分析国内外PolSAR图像信息提取技术的发展,指出了PolSAR技术的发展趋势,使相关研究人员能够比较全面地了解这一领域的最新进展,以利于促进我国在未来若干年内开展相应技术的研究与应用开发。     

林分平均高度卫星遥感新进展

林分平均高度是生态系统模型重要的输入参数之一,与生物量估算与碳循环研究高度相关。通过系统回顾林分平均高度研究的发展历史和最新进展,总结了不同传感器林分平均高度(SAR树高与LiDAR冠层高度)研究的主要模型和方法,通过单一传感器技术进行林分平均高度研究的内在特征的不同,分析了多传感器的区域林分平均高度联合反演方法的优劣性,并从科学发展趋势和社会需求出发,认识目前存在的主要问题与难点及未来面临的挑战和机遇,为今后更好地进行森林垂直结构和全球碳循环研究提供思路和借鉴。     

合成孔径雷达森林树高和地上生物量估测研究进展

微波遥感具有一定的穿透性,能够与森林内部的散射体发生相互作用,从而获得指示森林垂直方向的参数,被认为在森林垂直结构参数估测方面具有很大的潜力。PolSAR、InSAR、PolInSAR、多基线InSAR以及多基线PolInSAR技术的发展进一步拓展了微波遥感在林业中的应用,为森林垂直结构参数估测提供了可行的解决方案。首先总结了森林垂直结构剖面的层析提取方法;然后重点阐述了林下地形、森林树高以及森林地上生物量的微波遥感估测方法;最后就森林垂直结构参数估测研究中存在的问题及其发展趋势进行了分析。
     

Forest canopy height and carbon estimation at Monks Wood National Nature Reserve, UK, using dual-wavelength SAR interferometry

Forest canopy height is a critical parameter in better quantifying the terrestrial carbon cycle. It can be used to estimate aboveground biomass and carbon pools stored in the vegetation, and predict timber yield for forest management. Polarimetric SAR interferometry (PolInSAR) uses polarimetric separation of scattering phase centers derived from interferometry to estimate canopy height. A limitation of PolInSAR is that it relies on sufficient scattering phase center separation at each pixel to be able to derive accurate forest canopy height estimates. The effect of wavelength-dependent penetration depth into the canopy is known to be strong, and could potentially lead to a better height separation than relying on polarization combinations at one wavelength alone. Here we present a new method for canopy height mapping using dual-wavelength SAR interferometry (InSAR) at X- and L-band. The method is based on the scattering phase center separation at different wavelengths. It involves the generation of a smoothed interpolated terrain elevation model underneath the forest canopy from repeat-pass L-band InSAR data. The terrain model is then used to remove the terrain component from the single-pass X-band interferometric surface height to estimate forest canopy height. The ability of L-band to map terrain height under vegetation relies on sufficient spatial heterogeneity of the density of scattering elements that scatter L-band electromagnetic waves within each resolution cell. The method is demonstrated with airborne X-band VV polarized single-pass and L-band HH polarized repeat-pass SAR interferometry using data acquired by the E-SAR sensor over Monks Wood National Nature Reserve, UK. This is one of the first radar studies of a semi-natural deciduous woodland that exhibits considerable spatial heterogeneity of vegetation type and density. The canopy height model is validated using airborne imaging LIDAR data acquired by the Environment Agency. The rmse of the LIDAR canopy height estimates compared to theodolite data is 2.15 m (relative error 17.6%). The rmse of the dual-wavelength InSAR-derived canopy height model compared to LIDAR is 3.49 m (relative error 28.5%). From the canopy height maps carbon pools are estimated using allometric equations. The results are compared to a field survey of carbon pools and rmse values are presented. The dual-wavelength InSAR method could potentially be delivered from a spaceborne constellation similar to the TerraSAR system.     

Properties of X-, C- and L-band repeat-pass interferometric SAR coherence in Mediterranean pine forests affected by fires

Synthetic Aperture Radar (SAR) data has been investigated to determine the relationship between burn severity and interferometric coherence at three sites affected by forest fires in a hilly Mediterranean environment. Repeat-pass SAR images were available from the TerraSAR-X, ERS-1/2, Envisat ASAR and ALOS PALSAR sensors. Coherence was related to measurements of burn severity (Composite Burn Index) and remote sensing estimates expressed by the differenced normalized burn ratio (dNBR) index. In addition, the effects of topography and weather on coherence estimates were assessed. The analysis for a given range of local incidence angle showed that the co-polarized coherence increases with the increase of burn severity at X- and C-band whereas cross-polarized coherence was practically insensitive to burn severity. Higher sensitivity to burn severity was found at L-band for both co- and cross-polarized channels. The association strength between coherence and burn severity was strongest for images acquired under stable, dry environmental conditions. When the local incidence angle is accounted for the determination coefficients increased from 0.6 to 0.9 for X- and C-band. At L-band the local incidence angle had less influence on the association strength to burn severity.     

两种氧气A吸收带云顶高度反演算法的理论比较与实测结果验证

近年来,氧气A吸收带作为云高反演通道重新引起学者们的关注,其中用于欧空局ENVISat/SCIAMACHY仪器的SACURA和FRESCO+两种云高算法是目前比较成熟的氧气A带云高反演算法,并已有相关产品发布。为充分了解SACURA和FRESCO+两种算法的适用性及反演效果,对两种算法特点及其模拟反演的结果进行了深入比较,在敏感性分析的基础上评估这两种算法的特点及产品精度。结果表明,FRESCO+算法对地表反照率、云量等参数的依赖性较低,得到的云高结果偏低达20～750 m,而SACURA算法对太阳天顶角、云光学厚度、地表反照率和云量等参数较敏感,得到的云高值波动性较大。不包括光学厚度小于5的云且满云时,平均云顶误差小于300 m。在亮地表上的薄云结果最差,误差最大可达10 km以上。为验证上述结论,我们对2008年度覆盖我国及周边地区两种算法的相应产品进行了统计分析,并与寿县ARM计划的地基雷达和探空资料进行了对比,表明模拟反演得到的结论可信。      

基于无人机激光雷达的森林冠层高度分析

快速准确获取森林结构参数对森林资源调查管理及全球碳汇研究具有重要意义。以祁连山东、中部青海云杉林为研究对象,利用16个无人机激光雷达（LiDAR）点云数据、正射影像数据结合实地样方观测数据,提取样方内青海云杉的单木树高并准确验证树木分割精度;结合实测数据和地形数据,依据统计指标验证提取树高精度并分析原因;基于点云数据提取的各样方树高分析祁连山青海云杉冠层高度在空间上的变化。结果表明：在祁连山山地森林,冠层高度平均值估算精度最高,R²为0.93,RMSE为1.39 m（P<0.05）;地形影响基于点云数据的树高提取,坡度较小的青海云杉树高提取效果更好;从东到西,青海云杉平均树高呈下降趋势;随着海拔高度上升,青海云杉的平均树高先上升后下降,这与祁连山东西水热条件差异和不同海拔树木年龄分布有关。