顾及生物物理参数的极化干涉SAR几何和物理观测量联合反演植被高度及DTM
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:41531068
- 项目类别:重点项目
- 资助金额:300.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:D0401.物理大地测量学
- 结题年份:2020
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:胡俊; 林辉; 汪长城; 莫登奎; 邓才华; 解清华; 付海强; 彭星; 林东方;
- 关键词:
项目摘要
When using traditional surveying methods to measure topography, it is difficult to remove vegetation height. Polarimetric SAR interferometry (POLInSAR) technique provides opportunity to solve this problem. However, there are some problems for POLInSAR. For example, the effect of vegetation biophysical parameters on scattering mechanism is not clear; the scattering model is imperfect; it is difficult to establish function relationship between physical parameters and observations as only simplified multi-step method or intelligent optimization method is used; accuracy assessment is unimplementable, multi-platform and multi-baseline integration is unrealizable. The project will investigate the influence of vegetation parameters (vegetation height, DBH (diameter at breast height), canopy-fill-factor, CW (crown width),forest crown closure, etc.) on POLSAR scattering mechanisms, based on which establish the sophisticated scattering models. Then, we will introduce modern survey adjustment theory to develop survey adjustment theory that unites POLInSAR geometric and physical observations, including establishing survey adjustment descriptions, survey adjustment criteria, methods for parameters estimation and accuracy assessment. After that, we will develop a synergetic inversion method for extracting vegetation height and DTM by using multi-platform and multi-baseline POLInSAR data. The project is important for solving the problems of removing the vegetation height in topographic mapping and DEM production. It is also significant for enriching the theory of survey adjustment and POLInSAR.
常规测绘手段获取地形时无法准确去除植被高,极化干涉SAR为解决这一问题提供了契机。而目前极化干涉SAR存在植被生物物理参数对极化散射的影响机理不明确、散射模型不完备,解算采用简化的分步算法或智能优化算法,导致难以建立观测量与物理量之间的函数关系、无法评定精度、难以实现多基线和多平台协同反演等问题。本项目拟研究树高、胸径、冠层填充因子、冠幅、郁闭度等植被生物物理参数对极化SAR散射机理的影响,建立精准的极化散射模型。在此基础上,引入现代测量平差的思路,发展极化干涉SAR几何与物理观测量联合平差理论,包括极化干涉SAR优化的测量平差表达、平差准则、参数解算和精度评定方法;建立基于联合平差的多平台、多基线极化干涉方法协同反演植被高和DTM。项目对解决地形图测绘和DTM制作中去除植被高的难题、丰富测量平差和极化干涉理论具有重要意义。
结项摘要
针对现有极化干涉SAR技术无法精确去除植被高并获取高精度林下地形的问题,本项目首先分析植被冠层多样性、排布规律、地形坡度、土壤湿度对极化SAR散射机理的影响。在此基础上,建立了引入植被生物物理参数的散射模型,包括考虑植被垂直结构的各向异性,枝干垂直向密度分布,地形坡度和时间去相干效应等,使得利用极化干涉SAR技术反演树高和林下地形适用于不同的场景。接着,建立了极化散射模型与PolInSAR几何和物理观测量之间的映射关系,以及PolInSAR几何与物理观测量的联合平差理论,包括函数模型、随机模型、平差模型、平差准则以及精度评定方法,克服了传统PolInSAR难以建立观测量与物理量之间的函数关系、无法进行精度评定的缺点;最后,建立多基线、多波段PolInSAR框架下植被生物物理参数与观测量之间的关系,把PolInSAR几何与物理观测量的联合平差扩展到多基线、多波段配置下,准确估计植被高度及DTM,克服了PolInSAR技术难以实现多基线和多平台联合解算、解算精度低等缺点。本项目解决了地形图测绘和DTM制作中去除植被高的难题、丰富了测量平差和极化干涉理论。
项目成果
期刊论文数量(65)
专著数量(0)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(0)
专利数量(7)
联合干涉相位和相干性幅度的极化干涉SAR最优相干性估计
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:测绘学报
- 影响因子:--
- 作者:龙江平;刘峰;段祝庚
- 通讯作者:段祝庚
顾及截断偏差影响的TSVD截断参数确定方法
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:测绘学报
- 影响因子:--
- 作者:林东方;朱建军;宋迎春
- 通讯作者:宋迎春
SPICE-Based SAR Tomography over Forest Areas Using a Small Number of P-Band Airborne F-SAR Images Characterized by Non-Uniformly Distributed Baselines
使用少量基线不均匀分布的 P 波段机载 F-SAR 图像对森林地区进行基于 SPICE 的 SAR 层析成像
- DOI:10.3390/rs11080975
- 发表时间:2019
- 期刊:Remote Sensing
- 影响因子:5
- 作者:Peng Xing;Li Xinwu;Wang Changcheng;Zhu Jianjun;Liang Lei;Fu Haiqiang;Du Yanan;Yang Zefa;Xie Qinghua
- 通讯作者:Xie Qinghua
A Framework for Correcting Ionospheric Artifacts and Atmospheric Effects to Generate High Accuracy InSAR DEM
用于校正电离层伪影和大气效应以生成高精度 InSAR DEM 的框架
- DOI:10.3390/rs12020318
- 发表时间:2020-01-01
- 期刊:REMOTE SENSING
- 影响因子:5
- 作者:Liu, Zhiwei;Zhou, Cui;Zuo, Tingying
- 通讯作者:Zuo, Tingying
A TSVD-Based Method for Forest Height Inversion from Single-Baseline PolInSAR Data
基于TSVD的单基线PolInSAR数据反演森林高度方法
- DOI:10.3390/app7050435
- 发表时间:2017-04
- 期刊:Applied. Sciences
- 影响因子:--
- 作者:Lin D. F.;Zhu J. J.;Fu H. Q.;Xie Q. H.;Zhang B.
- 通讯作者:Zhang B.
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其他文献
基于等信息量转换的区间二元语义多属性群决策方法
- DOI:10.13195/j.kzyjc.2013.1692
- 发表时间:2014
- 期刊:控制与决策
- 影响因子:--
- 作者:张娜;方志耕;朱建军;刘思峰;郭晓君
- 通讯作者:郭晓君
Research on four kinds of uncertain preference information aggregation approach in group decision making
群体决策中四种不确定偏好信息聚合方法研究
- DOI:10.1108/03684920910994402
- 发表时间:2009-10
- 期刊:KYBERNETES
- 影响因子:2.5
- 作者:朱建军
- 通讯作者:朱建军
兼顾形状-距离的正态云模型综合相似度测算
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:系统工程理论与实践
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- 作者:汪军;朱建军;刘小弟
- 通讯作者:刘小弟
Rainstorm nowcasting based on GPS real-time precise point positioning technology
基于GPS实时精密单点定位技术的暴雨临近预报
- DOI:--
- 发表时间:2012
- 期刊:Chinese Journal of Geophysics-Chinese Edition
- 影响因子:1.4
- 作者:李黎;匡翠林;朱建军;陈武;陈永奇;龙四春;李洪玉;LI Li1,2,KUANG Cui-Lin2,ZHU Jian-Jun2,CHEN Wu3,CHE
- 通讯作者:LI Li1,2,KUANG Cui-Lin2,ZHU Jian-Jun2,CHEN Wu3,CHE
无物方信息的未检校近景影像的方位元素估计
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:同济大学学报(自然科学版)
- 影响因子:--
- 作者:周拥军;寇新建;朱建军;ZHOU Yongjun1,KOU Xinjian1,ZHU Jianjun2(1.Schoo1 o;2.Department of Geomatics of Engineering,Central S
- 通讯作者:2.Department of Geomatics of Engineering,Central S
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