基于PolInSAR数据分布统计的植被高度反演方法研究

摘要

极化干涉SAR是一种集极化SAR和干涉SAR优势于一体的新型遥感技术.本文结合两层植被随机体散射模型和极化数据分类方法,基于极化干涉SAR数据的概率分布统计特征,提出一种利用参数迭代求解预测模型和测量值最小似然距离的植被高度反演方法.该方法克服了传统最大似然估计方法需已知地表散射特征参数的约束,可直接由数据精确反演出植被高度.最后通过极化干涉SAR仿真数据,验证了算法的有效性和可行性。