基于ALOS-2 PALSAR-2多基线极化干涉SAR数据反演森林高度

摘要

为了弥补单基线干涉合成孔径雷达(InSAR)观测信息不足以及几何结构单一限制,该文提出了一种利用ALOS-2 PALSAR-2多基线极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)数据反演森林高度的方法,首先引入相干最大分离算法(MCD)用于寻求极化空间内对体散射最为敏感的极化方式,并利用该极化方式的相干幅度在少量外部已知森林高度数据辅助下对时间去相干半经验散射模型进行解算,然后进一步融合多基线数据用于增加观测几何的多样性,提升反演结果的可靠性.为了验证上述方法的有效性,该文以湖南省攸县黄丰桥国有林场为实验区,采用3对分别具有14天时间基线的ALOS-2 PALSAR-2干涉影像进行实验分析.实验结果表明,该文所提方法有效改善已有方法中的假设和仅适用单基线干涉数据的限制,使反演精度至少提高40％.