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单基线tandem-x InSAR相干性反演森林高度

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测绘学报 2022年第9期51卷 1931-1941页

作者：张涛朱建军付海强汪长城中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083

由RVoG模型演变的SINC函数模型运用到tandem-x InSAR数据反演森林高度时面临观测信息不足的问题,且无法适应不同的森林场景。本文针对这一问题,提出小范围LiDAR数据辅助下基于tandem-x InSAR相干性的森林高度反演方法,此方法无须全局高... 详细信息

由RVoG模型演变的SINC函数模型运用到tandem-x InSAR数据反演森林高度时面临观测信息不足的问题,且无法适应不同的森林场景。本文针对这一问题,提出小范围LiDAR数据辅助下基于tandem-x InSAR相干性的森林高度反演方法,此方法无须全局高精度DEM产品提供地表相位信息而仅利用相干性即可获取森林高度信息。为验证此方法的可行性,采用西班牙境内两个典型试验区的tandem-x InSAR数据进行验证,并利用LiDAR树高数据进行精度评定。结果表明,单基线tandem-x InSAR相干性可用于反演森林高度,两个试验区的精度分别为2.34 m和1.74 m。

关键词：森林高度合成孔径雷达干涉测量 tandem-x SINC函数模型 C-SINC模型

基于统计方法的tandem-x林下地形反演

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测绘通报 2022年第S2期 162-166页

作者：刘朝松中国铁路设计集团有限公司天津300000

在森林区域,微波难以穿透森林达到地表,获取真实的地表高程,其获取的数字高程模型(DEM)包含植被信息。本文使用单基线单极化tandem-x数据和SRTM DEM,充分利用其统计信息,并以菲律宾试验区为例,成功将植被信号移除,得到林下地形。试验结... 详细信息

在森林区域,微波难以穿透森林达到地表,获取真实的地表高程,其获取的数字高程模型(DEM)包含植被信息。本文使用单基线单极化tandem-x数据和SRTM DEM,充分利用其统计信息,并以菲律宾试验区为例,成功将植被信号移除,得到林下地形。试验结果表明:林下地形反演精度从7.74 m提高到4.77 m,精度提高了38.3%,能够为平坦地区大面积林下地形反演提供技术支持。

关键词： tandem-x 林下地形统计模型 InSAR

利用tandem-x影像和ICESat-2高程数据获取南极高精度数字高程模型

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测绘通报 2022年第4期 72-72,73-76页

作者：刘卓李佳张翔郭磊刘艳阳徐浩栋顾云杨陈重华中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 中南大学地灾感知认知与预知实验室湖南长沙410083 上海卫星工程研究所上海200090

高精度DEM是南极科学研究的基础地理信息数据之一。德国空间局发布的tandem-x双站干涉影像对不仅分辨率高、覆盖范围大,而且具有零时间基线,不受时间去相关、大气变化及地面目标形变的影响。本文基于tandem-x双站干涉影像对和迭代差分In... 详细信息

高精度DEM是南极科学研究的基础地理信息数据之一。德国空间局发布的tandem-x双站干涉影像对不仅分辨率高、覆盖范围大,而且具有零时间基线,不受时间去相关、大气变化及地面目标形变的影响。本文基于tandem-x双站干涉影像对和迭代差分InSAR技术获取南极高分辨率DEM;然后利用南极ICESat-2高程数据和最小二乘平差方法改正DEM产品的系统性偏移误差,提高DEM产品的绝对精度。真实数据试验结果表明,本文方法可获取分辨率优于5 m、绝对精度优于2 m的南极DEM。

关键词：南极数字高程模型 tandem-x 差分干涉 ICESat-2

联合相位与相干性的tandem-x InSAR林下地形反演

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联合相位与相干性的TanDEM-X InSAR林下地形反演

作者：欧蔓中南大学

学位级别：硕士

高分辨率、高精度、大范围林下地形在资源调查、军事国防等方面发挥着极其重要的作用。在森林区域,光学遥感获取的是数字表面模型,需扣除森林高度才能获得林下地形,但在实际中难以获取高分辨率、高精度的树高数据。干涉合成孔径雷达(Int... 详细信息

高分辨率、高精度、大范围林下地形在资源调查、军事国防等方面发挥着极其重要的作用。在森林区域,光学遥感获取的是数字表面模型,需扣除森林高度才能获得林下地形,但在实际中难以获取高分辨率、高精度的树高数据。干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,In SAR)技术结合微波成像与干涉技术获取地形高程,由于微波具有穿透性,其回波信号中蕴含森林垂直结构信息,为林下地形测绘提供了可能。特别地,以Tan DEM-x为代表的新一代双站In SAR系统为森林区地形测绘提供了高质量干涉数据,在林下地形测绘方面具有重要应用潜质。然而,受x波段穿透性较弱的影响,相应的In SAR DEM中包含明显的植被高信号,且Tan DEM-x系统主要获取单极化数据,观测信息不足导致无法直接分离植被体散射与地表散射信息。针对目前Tan DEM-x In SAR数据获取林下地形存在的问题,本文将开展如下研究:(1)提出了单基线Tan DEM-x In SAR林下地形反演方法,引入SINC模型及星载Li DAR地面点数据,构建了In SAR相位与相干幅度联合测高模型,实现了非穿透条件下高精度、高分辨率林下地形反演。新方法首先利用简化的植被散射模型(SINC模型)估计穿透深度;然后,引入ICESat-2稀疏地表高程点,并利用穿透深度与相位中心高度之间的经验关系估计相位中心高度;最后将所估计的相位中心高度从In SAR DEM中去除得到林下地形。选取覆盖瑞典Krycklan与西班牙Teruel实验区单基线数据进行实验,结果显示两个实验区精度分别提升48%和30%。(2)发展了双基线Tan DEM-x In SAR林下地形反演方法,基于RVo G模型,建立了穿透条件下In SAR散射相位中心高度反演模型,有效抑制了森林散射过程对In SAR林下测高的影响。通过引入多基线观测数据,解决在树种、密度等森林属性存在差异时难以准确估计相位中心高度的问题。因此,本文利用双基线数据结合RVo G模型建立相位中心高度估计模型,并从In SAR DEM中扣除得到林下地形。本文采用瑞典Krycklan与西班牙Teruel实验区的双基线数据进行林下地形反演,两个实验区精度分别为2.72 m与2.73 m。(3)构建了联合单/双基线的大范围林下地形反演方法,为利用x波段双站卫星进行大范围林下地形反演提供了方法参考。新方法针对大范围数据的分布特征,结合单/双基线进行林下地形反演:对于仅有单景影像覆盖的区域使用单基线反演方法,利用带经验参数的SINC模型(C-SINC模型)表征相位中心高度;对于两景影像重叠区域采用双基线反演方法,利用其反演结果估计C-SINC模型的经验参数,且利用RVo G模型相位信息表示相位中心高度。最后,结合单/双基线相位中心高度估计模型获取多幅影像覆盖下的大范围林下地形。选取西班牙Teruel实验区对新方法进行验证,反演精度为5.98 m。图40幅,表4个,参考文献80篇。

关键词：林下地形 tandem-x InSAR 相位中心高度散射模型

tandem-x InSAR相干性反演森林高度方法研究

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TanDEM-X InSAR相干性反演森林高度方法研究

作者：张涛中南大学

学位级别：硕士

对森林资源进行监测和调查是自然资源调查的重要内容,森林高度是其中的一个关键指标。合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)具有快速实现大范围、高分辨率、高精度森林高度反演的特点,成为了森林高度... 详细信息

对森林资源进行监测和调查是自然资源调查的重要内容,森林高度是其中的一个关键指标。合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)具有快速实现大范围、高分辨率、高精度森林高度反演的特点,成为了森林高度测量的有力手段。其中tandem-x双站SAR系统具有覆盖范围广、观测数据丰富、不受时间去相干影响等优势,且具有合适的测高敏感度,是现阶段利用星载SAR观测数据反演大范围森林高度的重要选择。tandem-x InSAR数据在标准模式下获取了全球的单极化InSAR数据,观测量不足以解算随机地体散射模型(Random Volume over Ground,RVo G)模型。当使用tandem-x InSAR数据反演森林高度时存在以下问题:(1)无外部高精度的林下地形数据提供地表相位时,仅基于相干性反演森林高度存在系统偏差;(2)在复杂地形区域多类因素造成InSAR相干性与树高间存在多解关系,限制了反演结果的精度;(3)缺少适用性较强的多基线tandem-x InSAR数据反演大范围森林高度的方法,未充分利用多基线和升降轨观测数据。针对以上问题,本文的研究内容和创新点如下:(1)发展了基于C-SINC模型的tandem-x InSAR相干性森林高度反演方法,降低了使用InSAR相干性反演森林高度时存在的系统偏差。当无法提供精确的数字地形产品(Digital Terrain Model,DTM)时,只能依靠InSAR相干性解算RVo G模型,面临着求解方程秩亏的问题。鉴于x波段的穿透性较弱,RVo G模型可被简化成SINC函数模型,但将其运用到tandem-x InSAR相干性反演森林高度时存在系统偏差,无法适应不同的森林场景和观测基线。因此,发展了小范围Li DAR数据辅助下基于tandem-x InSAR相干性的森林高度反演方法,此方法仅利用相干性反演森林高度。采用覆盖西班牙境内三个典型试验区的tandem-x InSAR数据进行验证,相比于SINC函数模型,精度分别提高了40-64%。(2)提出了复杂森林区域反演森林高度的Multi-SINC模型,抑制了tandem-x InSAR相干性与森林高度之间的多解关系。C-SINC模型的半经验参数解决的核心问题是准确描述了绝大多数像素级别上相干性与树高的函数关系,无法描述全部分辨单元内相干性与树高之间的多解关系。针对这一问题,将单一的C-SINC模型扩展为三条曲线形成Multi-SINC模型,而后通过融合光学遥感植被参数特征、tandem-x InSAR观测量、少量Li DAR数据等多个特征采用机器学习进行分类,然后再将训练所得模型扩展到整个干涉对并按类别分别计算树高。相比于C-SINC模型,在两个试验区精度分别提高了22%和23%。(3)构建了tandem-x InSAR观测数据反演大范围森林高度的方法,扩展了InSAR技术在大范围森林高度估计中的应用。现阶段利用星载InSAR数据反演森林高度的研究大多针对单一干涉对或小范围,缺少充分利用多基线观测数据开展大范围森林高度制图的方法。鉴于此,对比了C-SINC模型和Multi-SINC模型在大范围森林高度制图上的适用性,认为前者具有更好的性能。首先,基于C-SINC模型可有效利用连续覆盖的多基线观测数据建立不同基线与半经验参数的函数关系;其次,采用升降轨数据融合降低极端坡度区域的估计偏差。为验证此方法的可行性,使用25个tandem-x InSAR干涉对,实现约11700 km复杂地形森林区的树高反演,证明了方法的有效性。图52幅,表12个,参考文献103篇

关键词：森林高度 InSAR tandem-x 复杂地形 C-SINC模型 Multi-SINC模型大范围

基于多时相tandem-x极化干涉SAR数据的水稻株高反演

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光谱学与光谱分析 2020年第3期40卷 878-884页

作者：国贤玉李坤邵芸 Juan MLopez-Sanchez 王志勇山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 中科卫星应用德清研究院微波目标特性测量与遥感重点实验室浙江德清313200 University of Alicante Alicante99Spain

水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿... 详细信息

水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿透性的优势,成为水稻株高反演的重要手段之一。基于极化干涉测量(PolInSAR)的散射模型的反演算法具有严密的物理模型的支撑及较高的反演精度等特点,成为植被高度反演研究的热点。结合极化干涉SAR技术,构建了一种基于RVoG(Random Volume over Ground)模型的水稻株高反演算法,并利用2015年水稻生长季内9个时相的tandem-x极化干涉SAR数据,进行了水稻株高反演试验。首先基于每个时相下的极化干涉SAR数据分别得到8个复相干系数,利用这8个复相干系数在考虑卫星双站模式等情况下进行去相干处理,然后建立适用于水稻田特性的RVoG模型,接着构建基于该模型的水稻株高反演迭代算法,最后对9个时相下的tandem-x数据进行研究区的水稻株高反演及精度评定。结果表明,当水稻株高高于0.4m时,该方法的反演结果较好,决定系数(R^2)为0.86,均方根误差RMSE为6.79 cm;当水稻株高较低时(水稻株高小于0.4 m),反演误差在0.1~0.8 m之间,反演结果较差,被明显高估。通过分析认为,基于极化干涉理论,tandem-x数据在较好地反映出水稻植株的较大体散射量的前提下,利用所构建的基于RVOG模型的水稻株高反演算法,能够较好地反演株高在0.33~1.2 m的水稻株高。

关键词：水稻株高 tandem-x 极化干涉SAR RVoG模型模式搜索法

基于tandem-x相干系数的森林高度估测方法

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林业科学 2020年第6期56卷 35-46页

作者：范亚雄陈尔学李增元赵磊张王菲金玉栋蔡丽杰中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 西南林业大学林学院昆明650224 喀喇沁旗旺业甸实验林场赤峰024423

【目的】采用tandem-x单极化InSAR数据,研究基于相干系数的SINC模型森林高度估测方法,并分析5 m高分辨率的LiDAR DEM和30 m中等分辨率的SRTM DEM对模型估测精度和稳定性的影响。【方法】首先对观测的相干性进行非体散射失相干校正得到... 详细信息

【目的】采用tandem-x单极化InSAR数据,研究基于相干系数的SINC模型森林高度估测方法,并分析5 m高分辨率的LiDAR DEM和30 m中等分辨率的SRTM DEM对模型估测精度和稳定性的影响。【方法】首先对观测的相干性进行非体散射失相干校正得到体散射失相干γVol,然后基于SINC模型将γVol的相干系数作为输入估测森林高度。以LiDAR提取的森林高度为验证数据,均匀选取150个检验样本,分别在15 m×15 m、30 m×30 m、50 m×50 m和100 m×100 m大小的样本尺度上进行精度评价,并与DSM-DEM差分法进行对比,分析2种方法的精度和适用性。【结果】5 m和30 m分辨率的参考DEM对SINC模型森林高度估测结果影响较小,随样本尺度增大其影响可逐渐忽略,当样本大小为100 m×100 m时,LiDAR DEM和SRTM DEM估测结果的R2分别为0.54、0.51,RMSE分别为2.38、2.51 m,精度分别为77.19%、75.99%;相比SINC模型法,DSM-DEM差分法在各样本尺度上的表现更好,但森林高度估测结果存在明显低估现象,必须采用森林高度实测数据进行校正,当样本大小为100 m×100 m时,R2为0.79,校正前后的RMSE分别为2.57、1.63 m,精度分别为75.44%、84.41%。【结论】基于相干系数的SINC模型法估测森林高度,以30 m空间分辨率的SRTM DEM进行地形补偿和地理编码,可以取得较好结果;虽然该方法的精度相比DSM-DEM差分法略有下降,但既不需要实测森林高度数据进行标定,也不需要输入高分辨率的DEM,具有大范围森林高度制图的潜力和更大的实际应用价值。

关键词： tandem-x 森林高度 InSAR SINC模型

基于tandem-x数据的林分平均高反演方法研究

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西南林业大学学报（自然科学） 2019年第5期39卷 110-117页

作者：蔡耀通林辉孙华张猛龙江平中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业局重点实验室湖南长沙410004

以tandem-x/TerraSAR-x HH单极化干涉对和GF-2遥感数据为基础,提出结合极化干涉与混合像元分解技术的改进差分法来反演林分平均高,并利用外业数据进行精度验证。结果表明:以植被丰度校正冠层高度模型,林分平均高的估测精度和R^2值得到... 详细信息

以tandem-x/TerraSAR-x HH单极化干涉对和GF-2遥感数据为基础,提出结合极化干涉与混合像元分解技术的改进差分法来反演林分平均高,并利用外业数据进行精度验证。结果表明:以植被丰度校正冠层高度模型,林分平均高的估测精度和R^2值得到大幅提高,均方根误差也随之降低。因此,本研究提出的方法能有效降低林分低郁闭度产生的混合像元作用对林分平均高反演的影响,提高林分平均高的反演精度。

关键词： tandem-x 冠层高度模型 DSM-DEM差分法混合像元分解林分平均高

tandem-x干涉SAR森林高度反演研究现状

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地理信息世界 2020年第6期27卷 48-56页

作者：张涛朱建军付海强汪长城谢雁洲中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083

森林高度是自然资源调查过程中一个重要的林业指标。近年来,陆续发展的干涉SAR(InSAR)、极化干涉SAR(PolInSAR)技术,已被视为大范围森林高度反演的最优候选技术之一。tandem-x InSAR数据因其不受时间去相干的影响且拥有合适的干涉基线配... 详细信息

森林高度是自然资源调查过程中一个重要的林业指标。近年来,陆续发展的干涉SAR(InSAR)、极化干涉SAR(PolInSAR)技术,已被视为大范围森林高度反演的最优候选技术之一。tandem-x InSAR数据因其不受时间去相干的影响且拥有合适的干涉基线配置,在大范围的森林高度反演中具有重要应用潜质。首先系统总结了目前基于tandem-x干涉SAR数据反演森林高度的模型和算法,并在此基础之上,对tandem-x反演森林高度的问题和发展趋势进行分析,旨在为大范围森林高度反演提供参考。

关键词：森林高度干涉SAR 极化干涉SAR tandem-x