[发明专利]极化干涉SAR稀疏植被高度反演方法

权利要求书

1.一种极化干涉SAR稀疏植被高度反演方法，其特征在于，包括如下：

(1)对极化干涉SAR辅图像I_s进行平地干涉相位修正，得到修正后的极化干涉SAR辅图像I′_s；

(2)计算极化干涉SAR主图像I_m上每个像元的Pauli基矢量k₁，得到I_m的Pauli基矢量矩阵{k₁}，并计算修正后的极化干涉SAR辅图像I′_s上每个像元的Pauli基矢量k₂，得到I′_s的Pauli基矢量矩阵{k₂}；

(3)通过{k₁}计算I_m的极化自相干矩阵T₁₁的集合{T₁₁}，同时通过{k₂}计算I′_s的极化自相干矩阵T₂₂的集合{T₂₂}，并通过{k₁}和{k₂}计算I_m与I′_s之间的极化互相干矩阵Ω₁₂的集合{Ω₁₂}；

(4)获取极化干涉SAR干涉相位图中植被干涉相位的分布图：

(4a)计算I_m上每个像元的Lexicographic基矢量u₁，得到I_m的Lexicographic基矢量矩阵{u₁}，并计算I_s′上每个像元的Lexicographic基矢量u₂，得到I_s′的Lexicographic基矢量矩阵{u₂}；

(4b)对{u₁}中的每个u₁与{u₂}中相同位置的u₂进行共轭内积，得到I_m与I′_s之间的干涉Lexicographic基矢量v的矩阵{v}，并对{v}中每个v进行幅度归一化，得到幅度归一化后的干涉Lexicographic基矢量v′的矩阵{v′}；

(4c)对{v′}中每个v′其共轭转置矢量(v′)^H进行外积，得到极化协方差矩阵C的集合{C}；

(4d)在极化干涉SAR干涉相位图上选取一块先验的矩形地表干涉相位区域，并在幅度归一化后的干涉Lexicographic基矢量矩阵{v′}中截取与这块区域位置相同的子矩阵{v′_e}，同时在极化协方差矩阵集合{C}中截取与这块区域位置相同的子集合{C_e}；

(4e)对截取的极化协方差矩阵子集合{C_e}中的所有矩阵C_e取平均，得到平均极化协方差矩阵并对截取的幅度归一化后的干涉Lexicographic基矢量子矩阵{v′_e}中的每个v′_e与计算广义内积Z_e，得到截取的广义内积子矩阵{Z_e}，再对{Z_e}所有Z_e取平均，得到广义内积均值

(4f)对幅度归一化后的干涉Lexicographic基矢量矩阵{v′}中每个v′与平均极化协方差矩阵计算广义内积Z，得到广义内积矩阵{Z}，并将{Z}中每个广义内积Z与广义内积均值进行比较量化，得到植被干涉相位分布图R_tree；

(5)按照R_tree中植被干涉相位的分布，对I_m的极化自相干矩阵集合{T₁₁}、I′_s的极化自相干矩阵集合{T₂₂}、I_m与I′_s之间的极化互相干矩阵集合{Ω₁₂}分别进行非邻域空间多视平均，得到非邻域空间多视平均后的I_m的极化自相干矩阵集合{T′₁₁}、I′_s的极化自相干矩阵集合{T′₂₂}、I_m与I′_s之间的极化互相干矩阵集合{Ω′₁₂}；

(6)将非邻域空间多视平均后的I_m的极化自相干矩阵集合{T′₁₁}、I′_s的极化自相干矩阵集合{T′₂₂}、I_m与I′_s之间的极化互相干矩阵集合{Ω′₁₂}进行组合，得到极化相干矩阵组合的集合{T′₁₁,T′₂₂,Ω′₁₂}，并通过每个组合(T′₁₁,T′₂₂,Ω′₁₂)对地表相干系数γ_g和体散射相干系数γ_v进行估计，得到地表相干系数矩阵{γ_g}和体散射相干系数矩阵{γ_v}；

(7)将体散射相干系数矩阵{γ_v}与地表相干系数矩阵{γ_g}进行共轭内积，得到去地表后的体散射相干系数矩阵{γ′_v}，并通过每个相干系数γ′_v对稀疏植被高度h_tree进行估计，得到稀疏植被高度矩阵{h_tree}。