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基于极化干涉SAR反演植被高度的改进三阶段算法
被引量：
7
1
作者
许丽颖
李世强
+1 位作者
邓云凯
王宇
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2014年第1期28-34,共7页
利用极化干涉合成孔径雷达(Polarimetric Interferometry SAR,PolInSAR)数据反演森林参数问题为当前PolInSAR研究的热点问题。经典的森林参数反演算法是基于随机散射体模型(Random Volume over Ground,RVoG)的阶段反演算法,该算法中直...
利用极化干涉合成孔径雷达(Polarimetric Interferometry SAR,PolInSAR)数据反演森林参数问题为当前PolInSAR研究的热点问题。经典的森林参数反演算法是基于随机散射体模型(Random Volume over Ground,RVoG)的阶段反演算法,该算法中直线拟合误差和体散射估计误差会严重影响反演精度。为了提高树高估计精度,该文使用整体最小二乘法直线拟合得到更精确的地表相位估计结果,并提出以Gamma函数为线性度量自适应地估计体散射去相干,得到了改进的PolInSAR三阶段反演算法,实验结果表明改进算法可靠有效。
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关键词
极化干涉合成孔径雷达(
polinsar
)
整体最小二乘法(TLS)
树高反演
随机散射体模型(RVoG)
下载PDF
职称材料
基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
被引量：
6
2
作者
国贤玉
李坤
+2 位作者
邵芸
Juan MLopez-Sanchez
王志勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期878-884,共7页
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...
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。
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关键词
水稻
株高
TanDEM-X
极化干涉
sar
RVoG模型
模式搜索法
下载PDF
职称材料
题名
基于极化干涉SAR反演植被高度的改进三阶段算法
被引量：
7
1
作者
许丽颖
李世强
邓云凯
王宇
机构
中国科学院电子学研究所
中国科学院大学
出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2014年第1期28-34,共7页
基金
国家自然科学基金(61072113)资助课题
文摘
利用极化干涉合成孔径雷达(Polarimetric Interferometry SAR,PolInSAR)数据反演森林参数问题为当前PolInSAR研究的热点问题。经典的森林参数反演算法是基于随机散射体模型(Random Volume over Ground,RVoG)的阶段反演算法,该算法中直线拟合误差和体散射估计误差会严重影响反演精度。为了提高树高估计精度,该文使用整体最小二乘法直线拟合得到更精确的地表相位估计结果,并提出以Gamma函数为线性度量自适应地估计体散射去相干,得到了改进的PolInSAR三阶段反演算法,实验结果表明改进算法可靠有效。
关键词
极化干涉合成孔径雷达(
polinsar
)
整体最小二乘法(TLS)
树高反演
随机散射体模型(RVoG)
Keywords
polarimetric
interferometry
sar
（
polinsar
）
Total
Least
Squares
（TLS）
Forest
height
inversion
Random
Volume
over
Ground
（RVoG）
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
被引量：
6
2
作者
国贤玉
李坤
邵芸
Juan MLopez-Sanchez
王志勇
机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国科学院大学资源与环境学院
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
University of Alicante
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期878-884,共7页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(41871272)
国家自然科学基金重点基金项目(41431174)
+1 种基金
国家自然科学基金青年基金项目(41601375)资助
国家重点研发计划项目(2016YFB0502504)
文摘
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
Keywords
Rice
Rice
height
TanDEM-X
polarimetric
interferometry
sar
(
polinsar
)
RVoG
model
Pattern
search
algorithm
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极化干涉SAR反演植被高度的改进三阶段算法
许丽颖
李世强
邓云凯
王宇
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2014
7
下载PDF
职称材料
2
基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
国贤玉
李坤
邵芸
Juan MLopez-Sanchez
王志勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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