基于相干集的PolInSAR森林地区参数反演方法研究

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PolInSAR(Polarimetric SAR interferometry,极化干涉合成孔径雷达)将极化SAR和干涉SAR技术结合在一起,将极化SAR获取目标散射体形状及散射特性的能力与干涉SAR获取目标散射体空间分布的能力集于一身。极化干涉技术能提高传统干涉SAR的测量精度,同时能够更好地获取目标散射机理和散射过程。因此,极化干涉技术在军事和民用领域都有着巨大的应用价值。极化干涉SAR森林地区参数反演的研究是极化干涉SAR领域的一个重要分支。因为L和P波段SAR能够穿透森林表面直达地表面,因此能够获取其他遥感手段难以获取的森林参数,特别是森林植被高度参数和森林地表参数,这些参数为林地监测和环境监控提供了依据。论文主要研究了基于相干集的PolInSAR森林地区参数反演算法。主要内容有:极化干涉技术分析,RVoG等相干散射模型,基于RVoG模型的森林参数反演法及基于相干集的森林参数反演方法。论文首先对极化干涉系统进行了阐述,从极化SAR和干涉SAR的原理出发引出极化干涉的概念。然后,对三种森林中典型的相干散射模型进行介绍,重点分析了RVoG模型的原理和特点。接下来,论文对PolInSAR森林参数反演算法进行了分析研究,研究了几种基于RVoG模型的PolInSAR森林区域参数反演法:三阶段法、ESPRIT法和相干幅度相位结合法。重点引入了相干集的概念,给出了相干集区域求解方法并总结了相干集的性质。通过结合相干集性质和RVoG模型,建立了一种联合森林参数反演算法。最后,论文通过仿真数据和SIR-C真实数据提取森林地区参数并比较了几种反演算法的优劣,并分析了产生反演能力差异的原因。通过两组数据的反演精度分析对各算法进行分析,实验结果表明,使用相干集性质结合RVoG模型的方法具有一定的有效性和准确性。
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