简缩极化SAR数据支持的森林地上生物量反演

作     者：赵含 张王菲 姬永杰 韩宗涛 ZHAO Han;ZHANG Wangfei;JI Yongjie;HAN Zongtao

作者机构：西南林业大学林学院昆明650224 威海五洲卫星导航科技股份有限公司威海264400 

出 版 物：《遥感学报》 (NATIONAL REMOTE SENSING BULLETIN)

年 卷 期：2024年第28卷第9期

页      面：2416-2426页

核心收录：

学科分类：070801[理学-固体地球物理学] 07[理学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金(编号:42161059,32160365,31860240) 中国林业科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(编号:CAFYBB2021SY006) 

主　　题：遥感 森林AGB GF-3 Stokes 简缩极化SAR KNN-FIFS 

摘      要：简缩极化CP(Compact Polarimetry) SAR作为一种国内外学者高度关注的新型SAR,目前鲜有将其应用于森林地上生物量AGB(Above Ground Biomass)反演研究。在全球气候变化及“双碳目标下,森林AGB的精确反演是当下亟待解决的热点问题。为探究CP SAR数据在森林AGB反演中的可行性,以云南省昆明市宜良县小哨林区为研究区,提取水平线性CP Stokes1模式、垂直线性CP Stokes2模式、π/4线性模式及CTLR模式的4种CP SAR数据,并基于波的二分性原理,分别提取了各种模式的若干SAR参数,利用基于快速迭代特征选择的K最近邻(KNN-FIFS)算法开展了研究。结果表明:基于CTLR模式的森林AGB反演结果最优,R^(2)=0.52,RMSE=13.02 t/hm^(2);联合4组CP SAR数据的森林AGB反演结果精度有明显提升,R^(2)=0.58,RMSE=12.16 t/hm^(2);KNN-FIFS适合于采用CP SAR参数进行森林AGB反演,其反演结果与采用全极化SAR数据进行反演的差别并不明显。本研究提取的CP SAR参数中,线极化度m_(l)、倾斜角45°或135°时的线极化分量功率值g_(2)等特征在森林AGB反演中表现出较高的适用性,说明其能更好的表征森林信息。