单/多基线PolInSAR植被参数反演方法研究

单/多基线PolInSAR植被参数反演方法研究

论文摘要

随着空间遥感领域对于掌握观测目标信息的要求不断增大,极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)应运而生,PolInSAR能同时获取目标的精细物理特征信息和空间高程信息。所以,利用PolInSAR进行空间地理三维测绘具有广大的应用前景。PolInSAR信号处理技术能有效地分离不同散射机制的相位中心,对于植被冠层相位和植被下的地表相位具有较高的估计精度。因此,PolInSAR研究领域中的植被参数反演技术,为森林资源控制、地理勘探、环境检测等应用提供了帮助。本文基于经典单/多基线PolInSAR参数反演的基本理论,深入研究了模型失配情况下经典植被参数反演算法的不足,并提出了有效的改进方法。主要内容与研究工作如下:(1)研究了PolInSAR信号处理相关的极化散射矢量和极化相干系数,包括其表示形式与物理意义,并对Pauli分解下的三种散射机制进行了分析,用实测数据验证了不同地物具有不同占优的散射机制;然后分析了极化相干系数最优化方法,并用仿真数据验证了该方法能提升相干性和分离不同的散射机制。(2)研究了经典的PolInSAR植被参数反演模型和方法。首先研究了RVoG两层植被模型的结构,以及该模型下的极化相干系数表示形式;然后研究了基于RVoG模型的两种植被参数方法:直接高度差法、三阶段解析几何法,用这两种方法分别对仿真数据进行了植被参数反演,验证了其有效性,并分析了直接高度差法存在的地表相位中心估计不准确问题,三阶段解析几何法存在的地体幅度比模糊问题。(3)提出了两种改进的单基线PolInSAR的植被参数反演模算法。首先针对带地形坡度的浓密植被场景,研究了由地形坡度引起的RVoG模型失配、极化方位角(POA)偏移、极化相干矩阵估计不准确问题,提出了一种基于地形效应补偿的植被参数反演算法,通过仿真数据验证了其与现有方法相比具有更高的反演精度;然后针对无地形坡度的稀疏植被场景,研究了稀疏植被冠层的散射机制变化,即此时植被冠层表现为偶次散射占优,分析了偶次散射占优造成的植被冠层干涉相位偏离植被真实位置的现象,此时降低了极化相干矩阵估计样本的独立同分布特性,故提出了一种基于样本选择的植被参数反演算法,通过仿真数据验证了其与现有方法相比具有更高的反演精度。(4)提出了一种改进的多基线PolInSAR植被参数反演算法。针对单基线参数反演算法中存在的地体幅度比模糊问题,提出了一种基于最优直线拟合方式的多基线联合解地体幅度比模糊方法,避免了单基线植被参数反演算法存在的地体幅度比模糊问题,并通过仿真数据验证了该算法的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 符号对照表
  • 缩略语对照表
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景与意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •   1.3 研究内容及工作安排
  • 第二章 PolInSAR信号处理基本理论
  •   2.1 引言
  •   2.2 极化散射矢量的表示与物理意义
  •   2.3 极化相干系数的表示与物理意义
  •   2.4 极化相干系数最优化
  •   2.5 本章小结
  • 第三章 经典PolInSAR植被参数反演模型与算法
  •   3.1 引言
  •   3.2 RVoG植被参数反演模型
  •   3.3 PolInSAR植被参数反演算法
  •     3.3.1 直接高度差法
  •     3.3.2 三阶段解析几何法
  •   3.4 本章小结
  • 第四章 单/多基线PolInSAR植被参数反演改进方法
  •   4.1 引言
  •   4.2 单基线PolInSAR带地形坡度的植被参数反演
  •     4.2.1 地形效应的影响分析
  •     4.2.2 基于地形效应补偿的植被参数反演
  •   4.3 单基线PolInSAR稀疏植被参数反演
  •     4.3.1 稀疏植被的散射分析
  •     4.3.2 基于样本选择的稀疏植被参数反演
  •   4.4 多基线PolInSAR植被参数反演
  •     4.4.1 植被的地体幅度比分析
  •     4.4.2 基于多基线联合的植被参数反演
  •   4.5 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  •   5.1 研究总结
  •   5.2 研究展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 作者简介
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 薛超

    导师: 索志勇,于海锋

    关键词: 极化干涉合成孔径雷达,植被参数反演,地形效应补偿,稀疏植被,多基线联合

    来源: 西安电子科技大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 生物学,电信技术

    单位: 西安电子科技大学

    分类号: Q94;TN957.51

    DOI: 10.27389/d.cnki.gxadu.2019.000564

    总页数: 90

    文件大小: 15407K

    下载量: 53

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