多基线极化InSAR地表植被参数提取方法研究

Vegetation plays an important role in the terrestrial ecosystem, and acquiring exact vegetation information has vital significances in global ecology analysis, environmental protection, national economic construction and some other related fields. Due to the limation of the conventional polarimatric interferometric synthetic aperture radar (PolInSAR) in the field of vegetation paramter extraction,the project, considering the developmental tendency of Pol- InSAR,will study: 1) building up the reasonable models for various types of vegetaion and propose innovative methods for vegetation vetical structures based on real data; 2) making full use of multi-angle and full polarimetric SAR images to suppress speckle noise without deteriorism of the details and spatial resolutions; 3)for various conditions of terrain, proposing new methods for increasing parameter inversion precision in the regions with general terrains and completing parameter inversion in the regions with complicated terrains. Through the studies, the project will propose robust and efficient methods for multibaseline PolInSAR vegetation parameter inversion, extending the exsiting methods and solutions for PolInSAR data processing,and providing theoretical and algorithmic foundations for the implements and practical applications of multibaseline PolInSAR systems.

植被在生态系统中扮演着重要角色，获取植被信息在全球生态分析、环境保护和国民经济建设等方面具有重要意义。由于传统单基线极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）在植被参数提取方面存在诸多不足，本项目结合PolInSAR的发展趋势,针对多基线PolInSAR提取地表植被参数信息，拟研究：1）针对不同类型的植被建立合理的极化干涉信号模型，并提出基于实测数据进行植被垂直结构散射强度建模的新方法；2）研究如何充分利用多角度、多极化SAR图像，在保持SAR图像细节信息和空间分辨率的前提下，有效地抑制相干斑噪声；3）针对不同的地形条件，研究平缓地形下提高参数反演精度的方法，重点研究复杂地形下实现参数反演的方法。拟通过本项目的研究，提出高效、稳健的多基线PolInSAR地表植被信息提取方法，拓展现有PolInSAR数据处理的方法和思路，为多基线PolInSAR系统的实现和应用提供理论依据和算法基础。

植被在陆地生态系统中扮演着重要角色，地表植被信息获取是陆地生态系统碳循环和水循环动态分析的基础，研究快速、高效地获取植被参数具有重要意义。传统的单基线极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）在植被参数提取方面存在诸多不足，本项目围绕多基线PolInSAR提取地表植被参数信息展开，完成了以下内容：(1)植被散射PolInSAR信号建模问题：分析了观测场景中植被覆盖所导致的不均匀性，建立了极化干涉相位图像像素幅度和相位联合分布的条件概率密度函数，在此基础上提出了高精度的相干系数估计方法，将平均树高估计精度提高约5%。(2)成像分辨率和测绘带之间难以同时满足的问题研究：滑动聚束成像是分辨率和宽测绘带之间一个很好的折中，但场景随方位向会存在多普勒偏移，针对此提出了一种扩展的CS滑动聚束式SAR成像算法，解决了成像中方位向处理加窗困难的问题，使成像结果具有精确的幅度影像和高精度的保相性能。（3）多基线PolInSAR的数据获取和图像配准问题研究：提出单基线InSAR进行重复观测是获取多基线InSAR数据的一种可行途径，提出了多次航过的干涉相位图配准方法。针对分布式卫星InSAR图像配准中最大相干相关法缺乏理想相位的问题，提出了基于粗DEM反演干涉相位图的处理方法。（4）不同地形下相位估计精度的问题研究：针对相位噪声抑制中样本选取的问题，提出了一种基于线性模型匹配的自适应滤波算法，该算法在残点数目和相位误差，都有了一定程度的改善；针对复杂地形下干涉相位值精确估计，提出了在大配准误差情况下，提高干涉相位值估计精度的方法，该方法利用利用协方差矩阵特征分解的特征值分布作为标准，完成对局部干涉条纹频率的精确估计，提高干涉相位估计精度。(5)POLInSAR植被参数反演结果地面验证的实地测量问题研究：针对地面验证中实地测量所涉及的GPS数据的噪声抑制，提出了一种基于AR预测模型的自适应卡尔曼滤波方法，估计精度提高了约15%。本项目的研究结果具有重要的理论意义和实际应用价值。

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