顾及植被形态结构异质性的极化干涉SAR林下地形反演研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:41804004
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:25.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:D0401.物理大地测量学
- 结题年份:2021
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:杨帅; 张秋桐; 朱俊文; 周欣; 宫蕾;
- 关键词:
项目摘要
The high-accuracy digital terrain model (DTM) acquisition in forest cover areas is affected strongly by forest height, and Polarimetric SAR interferometry (PolInSAR) provides an opportunity to solve this problem. However, the current scattering model in PolInSAR forest parameter inversion does not fully consider the heterogeneity of vegetation morphology and structure, i.e., the heterogeneity of vegetation particle morphology and vegetation vertical structure. Moreover, complex coherence-based parameters solving only use partial polarimetric interferometric information, and cannot fully take into account vegetation morphology feature parameters. To address these issues, this project intends to carry out the research on PolInSAR underlying topography inversion taking into account heterogeneity of vegetation morphology and structure. In detail, this project plans to study PolSAR volume scattering model considering the heterogeneity of particle morphology and its applicability. On this basis, the PolInSAR scattering model taking into account the heterogeneity of vegetation particle morphology and vegetation vertical structure is constructed. Finally, coherence matrix T6-based multi-baseline PolInSAR method is developed and used for estimating parameters of forest height and underlying topography. For validation, experiments over different types of forest areas with multi-frequency multiple-baseline PolInSAR data are carried out. This project is of great significance in solving the technical problem of removing forest height effects in the topography mapping over forest area and promoting the development of PolInSAR technology.
森林覆盖区的高精度数字地形模型(DTM)获取会受到森林高度的严重影响,而极化干涉SAR技术(PolInSAR)为解决这一难题提供了契机。然而,当前的PolInSAR森林参数反演模型没有充分考虑植被形态结构异质性,即植被粒子形态异质性和植被垂直结构异质性,且基于复相干性的参数解算只利用了部分极化干涉信息,无法全面考虑植被形态特征参数。鉴于此,本项目拟开展顾及植被形态结构异质性的极化干涉SAR林下地形反演研究。具体地,本项目拟研究顾及植被粒子形态异质性的极化SAR体散射模型及其适用性;在此基础上,建立顾及植被粒子形态和垂直结构异质性的极化干涉SAR散射模型;最后发展基于相干矩阵T6的多基线极化干涉方法,协同反演森林高度和林下地形,并基于覆盖不同类型森林区的多波段多基线PolInSAR数据开展实验验证。本项目对解决森林区地形测绘中去除森林高度的技术难题及推动极化干涉SAR技术发展具有重要意义。
结项摘要
针对现有极化干涉SAR森林参数反演未充分考虑植被形态结构异质性的问题,本项目主要开展了极化SAR体散射模型、极化干涉SAR散射模型以及多基线森林高度和林下地形反演应用等三方面内容。项目揭示了不同植被粒子形态特征条件下的植被对极化散射机理的影响规律;建立了多种顾及植被粒子形态异质性的极化SAR体散射模型及模型评价方法;在此基础上建立了顾及植被粒子形态异质性、地形坡度、垂直结构异质性的极化干涉SAR散射模型;基于极化干涉T6矩阵建立了植被粒子形态特征与极化干涉SAR观测量之间的关联;在不同森林和低矮植被区域开展了一系列植被高度和林下地形反演应用,可以为植被区极化(干涉)SAR散射机理解译与建模、植被分类、植被高度和林下地形反演提供技术参考。项目已发表了SCI期刊论文11篇,EI期刊论文1篇,EI会议论文1篇,申请国家发明专利2项。
项目成果
期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(2)
Crop Height Estimation of Corn from Multi-Year RADARSAT-2 Polarimetric Observables Using Machine Learning
使用机器学习根据多年 RADARSAT-2 偏振观测数据估算玉米作物高度
- DOI:10.3390/rs13030392
- 发表时间:2021-02-01
- 期刊:REMOTE SENSING
- 影响因子:5
- 作者:Xie, Qinghua;Wang, Jinfei;Ballester-Berman, J. David
- 通讯作者:Ballester-Berman, J. David
Polarimetric SAR Decomposition by Incorporating a Rotated Dihedral Scattering Model
通过结合旋转二面散射模型进行偏振 SAR 分解
- DOI:10.1109/lgrs.2020.3035567
- 发表时间:2022
- 期刊:IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
- 影响因子:4.8
- 作者:韩文涛;付海强;朱建军;汪长城;解清华
- 通讯作者:解清华
A Compound Volume Scattering Model With Emphasis on the Morphological Diversity of Vegetation Canopy Scatterers
强调植被冠层散射体形态多样性的复合体散射模型
- DOI:10.1109/jstars.2021.3130045
- 发表时间:2021
- 期刊:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
- 影响因子:5.5
- 作者:Wentao Han;Haiqiang Fu;Jianjun Zhu;Changcheng Wang;Qinghua Xie;Jun Hu;Yanzhou Xie
- 通讯作者:Yanzhou Xie
Crop Monitoring and Classification Using Polarimetric RADARSAT-2 Time-Series Data Across Growing Season: A Case Study in Southwestern Ontario, Canada
使用极化 RADARSAT-2 整个生长季节时间序列数据进行作物监测和分类:加拿大安大略省西南部的案例研究
- DOI:10.3390/rs13071394
- 发表时间:2021-04
- 期刊:Remote Sensing
- 影响因子:5
- 作者:Xie Qinghua;Lai Kunyu;Wang Jinfei;Lopez-Sanchez Juan M.;Shang Jiali;Liao Chunhua;Zhu Jianjun;Fu Haiqiang;Peng Xing
- 通讯作者:Peng Xing
Underlying topography inversion using tomosar based on non-local means for an l-band airborne dataset
基于 L 波段机载数据集非局部均值的 TomoSAR 底层地形反演
- DOI:10.3390/rs13152926
- 发表时间:2021
- 期刊:Remote Sensing
- 影响因子:5
- 作者:Peng Xing;Wang Youjun;Long Shilin;Pan Xiong;Xie Qinghua;Du Yanan;Fu Haiqiang;Zhu Jianjun;Li Xinwu
- 通讯作者:Li Xinwu
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