[发明专利]一种合成孔径雷达森林遥感数据的定量化模拟方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种合成孔径雷达(SAR)森林遥感数据的模拟方法，特别涉及一种定量化模拟方法，属于合成孔径雷达森林遥感技术领域。

背景技术

森林是地球生态物质的主体，区域和全球森林生物量的估测对于检测生态系统碳循环和气候变化具有重要意义，是生态学和全球变化研究的重要内容之一。近年来，合成孔径雷达遥感技术在森林生物学结构探测方面的作用得到了广泛的关注，成为地上大面积范围内森林重要参数估测的有力工具。遥感数据的定量化模拟技术在SAR森林遥感应用过程中发挥了重要的作用，一方面揭示遥感正演机理，另一方面为森林参数提取算法的研究提供丰富的遥感数据。因此，森林冠层后向散射模型和遥感数据模拟方法是SAR森林遥感应用的研究热点。

真实的SAR遥感系统数据获取全过程包括发射电磁波信号、电磁波信号与森林植被相互作用、接收回波信号以及地面成像处理得到雷达影像。雷达系统的稳定性(运动稳定性、姿态稳定性、信号稳定性等)和自然环境的复杂性(地形复杂性、风雨作用导致时间去相干等)都会对最终获取的雷达影像产生影响，而这些影响首先直接作用于回波信号。目前已有的SAR森林遥感数据定量化模拟方法大都采用图像直接模拟的方式，避开了复杂的回波模拟和成像处理过程，在系统和环境较为理想时能够反映雷达影像的特点。但是该模拟方法与真实遥感系统数据获取的全过程不一致，当遥感系统存在非理想因素时，无法精确模拟雷达系统的特性和复杂自然环境的特点，使森林遥感模拟数据过于理想，与真实遥感系统的响应结果不符，影响对森林参数反演算法的分析和评估。

发明内容

本发明的目的是为了实现合成孔径雷达(SAR)森林遥感数据定量化逼真模拟，提出了基于真实遥感系统数据获取全过程的森林植被SAR遥感数据定量化模拟方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

本发明的一种SAR森林遥感数据的定量化模拟方法，用于模拟针叶林和阔叶林的SAR遥感数据，其步骤如下：

1)建立三维森林场景的几何模型，具体为：

采用分形地形模型构造三维起伏地表；采用整体几何结构模型构造单木三维结构，通过树木分叉的数目、树木分叉的角度、树枝的长度和树枝的半径四个参数各自的变化，并在其基础上添加随机扰动来构造模型；先构造树木个体的整体外形，然后在其内部用一系列参数对树木具体结构进行控制，其关键参数包括胸径、冠层厚度和枝叶大小的计算均通过生物学公式或经验值获取，在一定程度上保持了所构造树木的生物特性，同时采用递归迭代的计算方法保证了计算机处理的高效性；

上述一系列参数包括：树高、胸径、冠幅、第一级树枝个数、第一级树枝起始半径、第一级树枝终止半径、第一级树枝长度、第二级树枝个数、第二级树枝起始半径、第二级树枝终止半径、第二级树枝长度、第三级树枝个数、第三级树枝半径、第三级树枝长度、叶片个数以及叶片的长、宽、高；

2)建立雷达后向散射模型，将整个森林场景的雷达后向散射模拟为由大量的散射介电粒子组成，这些散射粒子包括圆柱体(树干和树枝)和圆盘体(叶片)两种形式，森林的雷达后向散射模型同时考虑地表的表面散射和树木冠层的体散射，包括地表直接散射、树冠直接散射、树干直接散射、树冠与地表二次散射、树干与地表二次散射，采用有限长介电圆柱体散射模型近似计算树干和树枝的雷达后向散射，采用GRG近似(Generalized Rayleigh-Gans Approximation)的圆盘体散射模型计算叶片的雷达后向散射；

3)进行SAR回波信号模拟，将三维森林冠层模拟为由K个散射介电粒子组成的复杂介质，介电粒子从树木的枝干和叶片中提取，树干、树枝根据雷达分辨率划分多个介电粒子，每个叶片独立为一个介电粒子，每个介电粒子的位置由步骤1)中计算的树木枝干、叶片的生长位置获取，每个介电粒子的后向散射系数由步骤2)中计算的有限长介电圆柱体和圆盘体的后向散射获取；

将整个森林场景的SAR回波信号表示为场景内所有散射介电粒子的SAR回波信号相干叠加，为了提高模拟效率，采用一维频域算法作为SAR回波信号模拟的核心算法得出SAR回波信号，在回波模拟过程中引入雷达系统非理想因素，包括天线指向误差、雷达运动误差、接收通道噪声、极化通道耦合、接收通道不一致性，使回波模拟结果逼近真实SAR森林遥感系统；

4)对步骤3)的回波数据进行SAR成像处理，采用成像处理算法对模拟回波数据进行聚焦处理，得到SAR森林遥感影像，成像处理算法可以为后向投影算法或者距离多普勒算法。

有益效果