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基于PolInSAR的植被区高精度数字表面模型反演方法

解金卫 索志勇 李真芳 王跃锟

解金卫, 索志勇, 李真芳, 王跃锟. 基于PolInSAR的植被区高精度数字表面模型反演方法[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(2): 293-301. doi: 10.11999/JEIT180387
引用本文: 解金卫, 索志勇, 李真芳, 王跃锟. 基于PolInSAR的植被区高精度数字表面模型反演方法[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(2): 293-301. doi: 10.11999/JEIT180387
Jinwei XIE, Zhiyong SUO, Zhenfang LI, Yuekun WANG. High-precision Digital Surface Model Inversion Approach in Forest Region Based on PolInSAR[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2019, 41(2): 293-301. doi: 10.11999/JEIT180387
Citation: Jinwei XIE, Zhiyong SUO, Zhenfang LI, Yuekun WANG. High-precision Digital Surface Model Inversion Approach in Forest Region Based on PolInSAR[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2019, 41(2): 293-301. doi: 10.11999/JEIT180387

基于PolInSAR的植被区高精度数字表面模型反演方法

doi: 10.11999/JEIT180387
基金项目: 国家自然科学基金(61471276, 61671355, 61601298)
详细信息
    作者简介:

    解金卫:男,1990年生,博士生,研究方向为极化/干涉合成孔径雷达信号处理与信息提取技术

    索志勇:男,1979年生,副教授,主要研究方向为干涉/极化合成孔径雷达信号处理

    李真芳:男,1977年生,教授,主要研究方向为干涉/极化合成孔径雷达信号处理与系统设计

    王跃锟:男,1992年生,博士生,研究方向为干涉合成孔径雷达信号处理与系统设计

    通讯作者:

    索志勇 zysuo@xidian.edu.cn

  • 中图分类号: TN957.51

High-precision Digital Surface Model Inversion Approach in Forest Region Based on PolInSAR

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61471276, 61671355, 61601298)
  • 摘要:

    针对传统方法无法估计电磁波在植被中的穿透深度导致植被数字表面模型(DSM)反演误差较大的问题,该文提出一种高精度DSM估计方法。该方法首先通过极化干涉相干最优中最大化相位差法分离得到电磁波在植被中高、低散射相位中心的干涉相位。然后提出一种归一化高、低散射相位中心高度随消光系数变化的模型,基于该模型搜索得到电磁波在植被中的最浅穿透深度。最后利用干涉处理方法得到高散射相位中心的高程,将最浅穿透深度补偿到该高程中,从而提升植被区DSM估计精度。利用PolSARpro软件在不同植被种类和不同植被高度下进行仿真试验以及机载全极化数据进行实测数据试验,试验结果表明该方法能有效提高植被区DSM反演精度。

  • 图  1  不同阶次多项式拟合VSPC模型及残差曲线

    图  2  归一化HSPC模型中误差

    图  3  18 m植被高度下电磁波最浅穿透深度估计过程

    图  4  10 m植被高度下电磁波最浅穿透深度估计过程

    图  5  针叶林和阔叶林中两种植被高度下不同DSM反演结果对比

    图  6  机载全极化试验数据

    图  7  不同方法机载全极化实测数据DSM反演结果对比

    表  1  雷达几何参数

    参数名参数值
    雷达平台高度(m)3000
    有效基线长度(m)6.33
    雷达下视角(°)45
    雷达工作频率(GHz) 1.3
    下载: 导出CSV

    表  2  场景参数

    参数名参数值
    树种类型阔叶林/针叶林
    植被高度(m)18/10
    树种密度(株/Ha)600
    距离向地形坡度(°)0
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-04-26
  • 修回日期:  2018-09-11
  • 网络出版日期:  2018-09-25
  • 刊出日期:  2019-02-01

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