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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
1
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。 展开更多
关键词 水稻 株高 TanDEM-X 极化干涉SAR rvog模型 模式搜索法
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极化干涉SAR森林冠层高反演的地形坡度改正 被引量：3
2
作者 刘琦 岳彩荣 +1 位作者 章皖秋 王宗梅 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期55-60,70,共7页
极化干涉SAR森林冠层高反演是当前SAR领域研究的热点。经典的森林冠层高反演算法主要基于随机地表二层相干散射模型(Random Volume over Ground,RVo G),该模型在山区受到植被层下地表的地形坡度影响,反演精度存在较大误差。为了提高森... 极化干涉SAR森林冠层高反演是当前SAR领域研究的热点。经典的森林冠层高反演算法主要基于随机地表二层相干散射模型(Random Volume over Ground,RVo G),该模型在山区受到植被层下地表的地形坡度影响,反演精度存在较大误差。为了提高森林冠层高反演精度,采用地形坡度改正的S-RVo G(Sloped Random Volume over Ground)模型,结合三阶段算法,应用德国宇航局DLR提供的星载Tan DEM-X全极化干涉数据反演森林冠层高,并对结果进行验证。结果表明:坡度级为II、III级,RVo G模型反演效果接近于S-RVo G模型;坡度级为IV级,RVo G模型与二调平均树高的相关关系明显下降,加权相对误差和RMSE增大;S-RVo G模型与二调平均树高保持显著相关关系,反演误差同比小于RVo G模型。因此,S-RVo G模型一定程度上改正了地形坡度造成的误差,提高了森林冠层高反演精度,在坡度大的地区精度提升程度更为明显。 展开更多
关键词 TanDEM-X 极化合成孔径雷达干涉测量 森林冠层高反演 S-rvog模型
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基于X波段极化干涉SAR数据的思茅松林冠层高度反演 被引量：3
3
作者 陈子怡 章皖秋 岳彩荣 《林业调查规划》 2018年第3期22-27,共6页
极化干涉SAR数据在森林冠层高度反演的应用是SAR领域的研究热点。经典的三阶段冠层高度反演算法对体相干系数的解算存在着一定的误差。为提高冠层高度反演的精度,在经典三阶段算法的基础上提出一种基于相位不变原则的三阶段改进算法,并... 极化干涉SAR数据在森林冠层高度反演的应用是SAR领域的研究热点。经典的三阶段冠层高度反演算法对体相干系数的解算存在着一定的误差。为提高冠层高度反演的精度,在经典三阶段算法的基础上提出一种基于相位不变原则的三阶段改进算法,并结合相干优化来提高冠层高度反演精度。通过采用星载TanDEM-X全极化干涉数据实现普洱地区思茅松林冠层高度的反演,并结合实测数据进行精度检验。结果表明,改进后的三阶段算法能够较为准确地反演森林冠层高度。 展开更多
关键词 极化干涉 合成孔径雷达(SAR) 森林冠层高度 三阶段算法 rvog模型 树高反演
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基于三层DS-RVoG模型的输电走廊植被高度检测方法 被引量：3
4
作者 李宇 郭裕钧 +3 位作者 刘凯 张血琴 彭丽维 吴广宁 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期714-723,共10页
针对输电线路广域监测技术研究中,传统输电走廊植被高度检测方法效率低、检测范围小的问题,提出了一种基于三层DS-RVoG模型的输电走廊植被高度检测方法。根据极化干涉SAR原理及输电线路不同区段植被密度差异化特点,提出一种三层DS-RVoG... 针对输电线路广域监测技术研究中,传统输电走廊植被高度检测方法效率低、检测范围小的问题,提出了一种基于三层DS-RVoG模型的输电走廊植被高度检测方法。根据极化干涉SAR原理及输电线路不同区段植被密度差异化特点,提出一种三层DS-RVoG植被模型。并基于该模型利用混合蛙跳算法改进三阶段算法反演植被高度,利用模拟极化干涉SAR数据,对比基于RVoG模型的三阶段算法反演结果验证了所提模型的有效性与准确性。利用高分3号卫星数据,选取四川某220 kV输电线路进行了应用分析。结果表明:不同密度区域样方检测树高值与实测树高值的决定系数最高为0.832,均方根误差最低为2.005 m,该方法能够实现输电走廊不同密度植被高度的检测,具有检测效率高、范围广的优势。 展开更多
关键词 输电走廊 广域监测 极化干涉SAR 三层DS-rvog模型 植被高度反演
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基于S-RVoG模型的PolInSAR森林高度非线性复数最小二乘反演算法 被引量：5
5
作者 解清华 朱建军 +2 位作者 汪长城 付海强 张兵 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期1303-1310,共8页
针对经典的PolInSAR森林高度三阶段几何反演算法在单基线条件容易受到地体幅度比假设以及地形坡度影响的问题,从测量平差角度提出了基于S-RVoG模型的PolInSAR非线性复数最小二乘森林高度反演算法。该算法不再需要假设某一个极化通道地... 针对经典的PolInSAR森林高度三阶段几何反演算法在单基线条件容易受到地体幅度比假设以及地形坡度影响的问题,从测量平差角度提出了基于S-RVoG模型的PolInSAR非线性复数最小二乘森林高度反演算法。该算法不再需要假设某一个极化通道地体幅度比为零,且采用考虑地形坡度影响的S-RVoG模型作为平差模型。为了验证算法,本文采用欧空局BioSAR2008项目提供的3景P波段极化干涉SAR数据进行两组单基线森林高度反演试验。结果表明,在单基线条件下,基于RVoG模型的非线性复数最小二乘算法反演结果优于三阶段几何反演算法,而基于S-RVoG模型的非线性复数最小二乘算法进一步提高反演精度,对于坡度较大区域(坡度>10°),精度平均提高了18.48%。 展开更多
关键词 极化干涉SAR 森林高度 地形坡度 S-rvog模型 复数最小二乘
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基于RVoG模型的双极化SAR水稻株高反演
6
作者 付书娟 吴建 +4 位作者 刘龙威 付海强 朱建军 李楠 宋晴 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期28-33,共6页
水稻株高被广泛应用于物候监测、水稻健康评估及产量预测等领域,极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)信号能穿透水稻冠层记录水稻垂直结构信息,有助于实现高分辨率、大范围水稻株高提取。该文提出一种适用... 水稻株高被广泛应用于物候监测、水稻健康评估及产量预测等领域,极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)信号能穿透水稻冠层记录水稻垂直结构信息,有助于实现高分辨率、大范围水稻株高提取。该文提出一种适用于非干涉条件下PolSAR数据水稻株高反演方法:利用极化SAR分解技术分离冠层及地表散射信号,引入随机地体二层散射模型(Random Volume over Ground,RVoG)对分解得到的水稻冠层散射能量进行建模,从而建立水稻株高反演模型;最后,联合邻域同质像素并利用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行解算。利用2019年13景Sentinel-1影像在西班牙地区进行试验,水稻株高反演精度达到0.1 m,R^(2)达0.96以上,证明新方法能较好地适用于非干涉条件下PolSAR数据水稻株高反演。 展开更多
关键词 水稻株高反演 rvog模型 双极化分解
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