[发明专利]基于PolInSAR地形效应补偿的植被参数反演方法

说明书

本发明提出了基于PolInSAR地形效应补偿的植被参数反演方法，通过对PolInSAR极化方位角和地形效应补偿，旨在提高植被参数反演的精度。实现步骤为：对PolInSAR干涉相位图进行去平地；获取PolInSAR主图像的Pauli基矢量矩阵和辅图像的Pauli基矢量矩阵；对Pauli基矢量矩阵进行POA校正；获取PolInSAR的极化自相干矩阵集合和极化互相干矩阵集合；对自相干矩阵集合以及互相干矩阵集合进行地形干涉相位坡度补偿；获取PolInSAR的地表相干系数矩阵和体散射相干系数矩阵；对植被场景的参数进行反演。本发明降低了极化相干矩阵之间的地形干涉相位坡度的差异性，提高了植被参数反演的精度。

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，涉及一种植被参数反演方法，具体涉及一种基于PolInSAR地形效应补偿的植被参数反演方法，可用于森林的分类和制图、大面积植被检测以及复杂地形高精度三维地形测绘等。

背景技术

合成孔径雷达SAR是一种全天时、全天候的空间微波遥感成像雷达，能同时实现对地面目标的距离向和方位向的高分辨率成像。干涉合成孔径雷达InSAR利用不同天线的回波数据进行干涉处理，可以对地面的高程进行估计，对海流进行测高和测速等。极化合成孔径雷达PolSAR通过对目标进行全极化测量，实现目标的地物分类，荒漠化评估等。极化干涉合成孔径雷达PolInSAR集PolSAR和InSAR测量技术于一体，可以把目标的精细物理特征与空间分布特性结合起来，能进行植被参数反演，岩层分析，目标的检测和识别等。

对于植被场景，PolInSAR图像分辨单元内存在来自地面、植被茎干、植被冠层等多种极化散射回波的组合，从而使分辨单元内存在地面、植被茎干、植被冠层等多种极化相干系数，这些极化相干系数包含植被的参数信息，通过极化相干系数与植被参数之间关系，能反演植被的参数。因此，准确地获取这些极化相干系数是PolInSAR精确反演植被参数的关键。通过PolInSAR回波的散射矩阵来构建相干矩阵，并利用相干矩阵来估计植被的体散射相干系数和地表相干系数，进而实现对植被参数的反演。

当植被场景存在地形坡度时，PolInSAR回波的极化状态与发射波相比会发生变化，导致散射矩阵的幅度和相位发生变化，即散射矩阵发生旋转，无法准确地描述目标的散射特性。此外，由于地形坡度引起的相邻位置地表存在水平高度差异，导致相邻的处理像素之间的干涉相位存在差异，造成多视处理过程中极化相干矩阵样本之间的差异性，从而降低了用极化相干矩阵来估计植被体散射相干系数和地表相干系数的准确度，进而降低植被参数反演的精度。

目前，利用PolInSAR来对带地形坡度的植被场景进行植被参数反演的方法中，应用最广泛的是基于PolInSAR极化方位角(POA)补偿的植被参数反演方法，例如：文献“龙江平,丁晓利,汪长城.极化方位角补偿信息支持下的植被参数反演[J].测绘学报,2014,43(10):1051-1060.”公开的一种极化方位角补偿信息支持下的植被参数反演方法，该方法对PolInSAR干涉相位图进行去平地，获取PolInSAR的Pauli基矢量矩阵，对Pauli基矢量矩阵进行POA校正，获取PolInSAR的极化相干矩阵集合，获取PolInSAR的地表相干系数矩阵和体散射相干系数矩阵，对植被场景的参数进行反演。该方法对Pauli基矢量矩阵进行POA校正，消除了Pauli矢量矩阵里的每个Pauli矢量的旋转效应，提高了Pauli矢量矩阵描述植被散射特性的准确度，从而提高了由Pauli矢量矩阵得到的极化相干矩阵集合描述植被相干特性的准确度，但忽略了由PolInSAR地形效应引起的相邻极化相干矩阵之间干涉相位坡度的差异性，降低了用极化相干矩阵来估计植被体散射相干系数和地表相干系数的准确度，使得植被参数反演的精度较低。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于PolInSAR地形效应补偿的植被参数反演方法，通过对PolInSAR极化方位角和地形效应补偿，旨在提高植被参数反演的精度。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：