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Underlying topography and forest height estimation from SAR tomography based on a nonparametric spectrum estimation method with low sidelobes

引用

International Journal of Digital Earth 2022年第1期15卷 2184-2201页

作者： Youjun Wang Xing Peng Qinghua Xie Xinwu Li Xiaomin Luo Yanan Du Bing Zhang School of geography and Information Engineering China University of Geosciences (Wuhan)WuhanPeople’s Republic of China Aerospace Information Research Institute Chinese Academy of SciencesBeijingPeople’s Republic of China School of geographical Sciences Guangzhou UniversityGuangzhouPeople’s Republic of China School of geomatics Liaoning Technical UniversityFuxinPeople’s Republic of China

The underlying topography and forest height play an indispensable role in many fields,including geomorphology,civil engineering construction,forest investigation,and the modeling of natural *** a new microwave remote sensing technology with three-dimensional imaging capability,synthetic aperture radar(SAR)tomography(TomoSAR)has already been proven to be an important tool for underlying topography and forest height *** spectrum estimation methods have now been proposed for ***,most of the commonly used methods are susceptible to noise and inevitably produce sidelobes,resulting in a reduced accuracy for the inversion of forest structural *** this paper,to solve this problem,a nonparametric spectrum estimation method with low sidelobes-the g-pisarenko method-is *** method performs a logarithmic operation on the covariance matrix to obtain the main scattering characteristics of the objects of interest while suppressing the noise as much as *** effectiveness of the proposed method is demonstrated by the use of both simulated data and P-band airborne SAR data from a tropical forest region in gabon,*** results show that the proposed method can reduce the sidelobes and improve the estimation accuracy for the underlying topography and forest height.

关键词： Underlying topography forest height TomoSAR g-pisarenko method sidelobes

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