星载SAR多频段极化干涉数据森林树高反演
批准号:
42061072
项目类别:
地区科学基金项目
资助金额:
35.0 万元
负责人:
岳彩荣
依托单位:
学科分类:
遥感科学
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
岳彩荣
中文摘要
大面积森林高度估测对森林可持续经营和森林生物量/碳汇计量具有重要的理论和实践意义。星载多波段全极化干涉微波数据由于其具有穿透性、极化测量和干涉测量等能力,为大面积开展森林结构和高度测量提供了新的方法。本项目以云南省典型的森林类型思茅松林和橡胶林为试验对象,开展基于星载SAR多波段极化干涉数据的森林树高估测方法研究。利用极化干涉理论和方法,研究森林全极化信息相干最优化方法和散射特征分解方法,在此基础上以RVoG模型为基础进行,研究基于植被相干散射模型的树高估测技术。拟通过对星载数据X波段、C波段和L波段的森林散射相位中心分离及相位提取,分析不同波段散射分解的相位中心的差异和对应的森林高度位置,并分析不同森林类型、不同林分结构和地形的影响,以此提出RVoG模型的树高反演的改进方法。最终建立一套融合多频段微波信息融合多频段微波信息的森林树高估测方法和技术。
英文摘要
Large-scale forest height estimation has important theoretical and practical significance for sustainable forest management and forest biomass/carbon sink measurement. The spaceborne multi-band full-polarization interferometric microwave data provides a new technical approach for large-scale forest structure and height measurement due to its penetrability, polarization measurement and interferometry..This project takes the typical forest type of Simao pine forest and rubber forest in Yunnan Province as the test object, and carries out the research on forest tree height estimation method based on multi-band polarization interference data of spaceborne SAR. Based on the theory and method of polarization interference, the coherent optimization method and the scattering feature decomposition method of forest full polarization information will be studied. By using the RVoG model, the tree height estimation technique based on vegetation coherent scatter model will be studied. It is proposed to analyze the phase center of the scattering decomposition of different bands and the corresponding forest by using the forest scattering phase center separation and phase extraction of X-band (TerraSAR/TanDEM-X), C-band (sentienl) and L-band (ALOS 2 PALSAR). The height position and the influence of different forest types, different stand structures and topography will be analyzed to propose an improved method for tree height inversion of the RVoG model. Finally, a set of forest tree estimation methods and.techniques for multi-band microwave information will be established.
精确估测区域尺度下的森林冠层高度对森林生物量计量和碳循环研究具有重要意义。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)遥感具有全天候、全天时获取数据的特点,是林业资源调查中的重要手段。本项目以云南省典型的森林类型思茅松林为试验对象,开展基于SAR多波段极化干涉数据的森林树高估测方法研究。项目以极化干涉理论(PolinSAR)和层析SAR为理论为指导,以森林相干散射模型RVoG为基础,以星载微波遥感数据TanDEM-X数据(X波段)和机载微波遥感数据UAVSAR(L波段)为信息源,开展了多频SAR对地观测遥感数据森林树高和垂直结构特征参数反演关键技术研究。. 针对星载X波段TanDEM-X数据,通过优化RVoG模型参数,从地相位估计方法优化、体散射复相干优化、高度低估补偿、DEM辅助地相位估计优化,提高了森林树高精度。针对L波段的机载多基线UAVSAR数据,对影响森林树高估测精度的基线优化、时间去相干、微波穿透、观测几何、模型融合等多因素展开方法改进探索。通过简化时间去相干模型求解、补偿微波穿透误差、补偿几何和去相干误差、融合机理模型和机器学习模型以提高森林树高反演精度。针对UAVSAR数据和PCT方法使用条件,基于单基线PCT方法重构了森林垂直结构,提出了PCT理论结合RVoG模型提出四阶段森林树高反演方法,通过减少模型参数提高了森林树高反演精度和模型效率。并在无地形相位的前提下,以多基线干涉层析方法重构了森林垂直方向上的反射率特征,提出了一种半经验的三步方法改善了森林树高估计精度。.通过以上内容的研究,发表了学术论文20余篇(其中SCI论文9篇),获得国家授权发明专利8项,在森林微波相干散射模型RVoG的优化和改进、TomoSAR反演森林树高及森林树高估测的低估补偿研究方面具有重要的理论和技术创,实现了微波遥感森林树高反演的有效技术方法。成果为实现区域性森林树高的快速测量和评价森林生物量/碳储量提供了技术支持,具有广阔的实用价值和应用前景。
基于TerraSAR-X/TanDEM-X极化干涉数据森林树高反演
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批准号:31260156
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项目类别:地区科学基金项目
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资助金额:50.0万元
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批准年份:2012
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负责人:岳彩荣
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依托单位:
国内基金
海外基金