基于TerraSAR-X/TanDEM-X极化干涉数据森林树高反演

Tree height is one of the most important parameters of the forest, and it is directly related to the forest biomass and volume. The research for the technology on obtaining the volume information of forest height is of great importance to sustainable forest management, the forest biomass quantitative estimation and global carbon cycle studies. The technology developed in the past 10 years, polarimetric SAR interferometry (POLINSAR) with the capability of a three-dimensional measurement for the targets on the earth by using scattering matrix decomposition technology, can be used to obtain the separation of forest multiple scattering mechanism phase center and the extraction of different interferometric phase, and then to assess the information of the forest height. The forest of Pinus yunnansis ,the dominant forest type in the central of Yunnan, China, and tropical rain forest in Xishuangbanna as the research object,the polarization data come from Germany TerraSAR-X/TanDEM-X satellites as information source, and using the theory and methods of polarization interference, we can research the optimization method of information on the polarization coherent and the method of scattering characteristics decomposition. And based on this, the study of tree height estimation technology based on the RVoG(Random Volume over Ground Model)model,and researching the tree height inversion, accuracy evaluation in view of the above two types of forest, and finally we will establish a set of techniques and technologies getting the information of tree height by using POLInSAR.

森林树高是最重要的森林参数之一，它与森林蓄积量和生物量直接相关。研究大面积获取森林高度信息的技术对森林可持续经营、森林生物量的定量测算以及全球碳循环研究具有重要意义。近10年来发展起来的极化干涉（POLINSAR）技术具备了对地观测目标的三维测量能力，通过极化干涉SAR，采用散射矩阵分解技术可以实现森林多种散射机制相位中心分离及不同干涉相位提取，从而估测森林的高度信息。本研究以滇中优势森林类型云南松林和西双版纳热带雨林为研究对象，采用德国Terra-X/TanDEM-X卫星获取的全极化数据为信息源，利用极化干涉的理论和方法，研究森林全极化信息相干最优化方法和散射特征分解方法，在此基础上，研究基于植被相干散射模型的树高估测技术，并针对上述两种森林类型进行树高反演、精度评价，最终建立一套利用微波极化干涉技术获取森林树高信息的方法和技术。

研究大面积获取森林高度信息的技术对森林可持续经营、森林生物量定量测算以及全球碳循环研究具有重要意义。德国宇航局TerraSAR-X/TanDEM-X数据具有的极佳干涉性能，具有对树高测量的极大潜力。国内对TerraSAR-X/TanDEM-X森林高度的估测研究鲜见报道，采用极化干涉技术开展TerraSAR-X/TanDEM-X数据森林树高估测研究，可为森林大面积树高遥感测量开辟新的途径和方法。项目研究内容主要有：（1）云南松林的微波极化散射机制研究。结果表明：在云南松幼中近熟林中,HH极化方式下后向散射强度值都是最高的,其次是VV极化方式,而HV和VH极化方式下比较低；云南松幼近熟林与后向散射系数之间具有极显著差异，根据此特性可区分不同龄组的云南松林。（2）极化分解及其土地覆盖分类研究。对全极化SAR影像数据进行了极化特征的分解和地物分类的研究。结果表明：基于Cloude-Pottier目标分解以及H/A/α/Wishart分类方法可以识别出建筑用地、农用地、水体以及林地等地物类型，总体分类精度达80.87%；（3）极化干涉SAR森林树高反演方法研究。采用了ALOS PALSAR数据和TerraSAR-X/TanDEM-X数据进行对比研究，内容包括InSAR DSM与基础地形图结合的森林高度估测、RVoG树高反演模型及其三阶段算法估测及其改进。结果表明:ALOS PALSAR数据由于时间去相干和配准精度低等原因,难以有效估测森林树高。采用TerraSAR-X/TanDEM-X数据提取DSM结合高精度DEM ，利用DEM差分法进行大面积估测森林冠层高度估测结果与Lidar数据获取的CHM(冠层高度模型)数据一致性好,两者的RMSE为4.39 m,R2为0.70。以西双版纳勐腊县为实验区,基于Tan DEM-X Co SSC全极化干涉数据,采用三阶段算法、以及两种结合极化干涉优化的相位差分-相干幅度法反演了实验区的森林冠层高度。结果表明:三阶段算法的反演结果数值相对合理,与二类调查数据的空间分布格局相似。④三阶段算法的改进。研究中对经典的森林冠层高反演算法RVOG在山区受到植被层下地表的地形坡度影响进行了改进研究，采用地形坡度改正的模型反演森林冠层高。结果表明改进模型S-RVoG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,在坡度大的地区更为明显。