[发明专利]一种基于多源遥感数据的复杂异质林分平均高估测方法

摘要

本发明公开了一种基于多源遥感数据的复杂异质林分平均高估测方法。它是综合极化干涉雷达的相位、幅度信息，植被指数信息，反映森林结构的熵值信息，二类调查和样地调查数据的多数据源多信息林分平均高估测技术。该技术引入植被指数NDVI和信息论中的熵值来反映森林的光谱信息和结构复杂性。根据具体森林状况对不同的林分分别赋予不同的补偿系数，构建补偿系数函数。利用改正后变化的补偿系数替代常量补偿系数从而改进相干相位‑幅度算法。实现对多云雨地区复杂森林结构林分平均高的大区域、高精度、快速提取制图。

主权项

一种基于多源遥感数据的复杂异质林分平均高估测方法，通过极化信息和干涉技术有效结合分离出地表和植被的相位中心，利用二者相位差解算林分平均高，引入幅度信息补偿因植被相位中心低估造成的高度低估值，其特征是：步骤(1至3)：预处理雷达数据，分类林地与非林地，应用传统的相干相位‑幅度补偿算法反演树高，其中为初步估测的林分平均高，hD、hS是组成初步估测的林分平均高的两个分量，分别由DEM差分法、相干幅度反演算法计算得到；步骤(4)：结合二类调查数据和样地数据获取林分平均高实测值hi0，i＝0,1,2,...n，其中，i为样地号，将实测样地点通过坐标与雷达数据上的估计值点一一对应，通过逆运算计算得到补偿系数改正值，n块样地的补偿系数改正值组成补偿系数改正值的集合Gi，i＝0,1,2,...n，其中，i为样地号；步骤(5)：获得样地的NDVI数据的集合Vi，i＝0,1,2,...n，其中，i为样地号，计算样地联合熵值H(x)，并组成样地联合熵值的集合Hi，i＝0,1,2,...n，其中，i为样地号，以NDVI和H(x)为自变量构建一系列的备选补偿系数函数ξ(NDVI,H(x))；步骤(6)：利用遥感影像信息和提取指数，以n块样地观察点的(Gi,Hi,Vi)，i＝0,1,2,...n，其中，i为样地号，作为样本数据集进行遥感反演，选取出拟合优度最高的补偿系数函数模型和相应的遥感反演模型，生成全部研究区范围内基于像元的变化的补偿系数图；步骤(7)：利用补偿系数函数ξ(NDVI,H(x))替代常量补偿系数ε，计算改进后较高精度的林分平均高，提高复杂异质林分平均高估算的精度。