CN111398957A - 改进相干性计算方法的短波长双天线InSAR森林高度反演方法 - Google Patents
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Abstract
Description
技术领域
本发明涉及一种改进相干性计算方法的短波长双天线InSAR森林高度反演方法。
背景技术
森林高度是反映森林资源现状的一个重要参数,大面积、准确的获取森林高度信息对于森林资源的经营管理和森林相关的科学研究具有重要意义。干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)是具备获取大面积森林高度信息的遥感技术之一。其中,短波长双天线InSAR由于同时具备无时间去相干和观测平台易实现等特点,在森林高度信息探测方面具备一定优势。目前,基于短波长双天线InSAR数据已经发展了多种森林高度反演方法,其中较为经典的是基于相干系数(相干性)的SINC模型反演法(H.Chen et.al.,2015;冯琦等,2016)。该方法可以直接由InSAR相干系数计算得到森林高度。
相干系数是InSAR的一个基本观测量,其计算公式为:
式中,E()代表求期望,*表示求复共轭,s1和s2分别代表InSAR主辅单视复数据影像,a1,a2分别代表主辅影像的幅度,Φ代表主辅影像的干涉相位。对于森林区域的相干系数,其理论模型通常可以用下式描述(Richard,2009;周永胜,2010):
式中,f(h)代表森林的垂直结构函数,Hv为森林高度,kz为垂直有效波数。如果我们假设f(h)等于1或者常数,由公式(2)可推导出SINC模型的反演公式为(Richard,2009;冯琦等,2016):
由公式(3)可知,SINC模型仅需要输入相干系数γ和垂直有效波数kz即可计算得到森林高度。其中,垂直有效波数kz可以由InSAR的成像几何参数计算得到,相干系数可以由公式(1)计算得到。但是,采用公式(1)计算的相干系数一般是低估的,主要原因包括以下两个方面:
首先,在于公式(1)中的主辅影像干涉相位不仅包含森林高度的相位,还包含地形的相位,而局部地形的起伏会造成额外的失相干。因此,公式(1)可改进为公式(4)的形式(冯琦等,2016;Patrik B.G.,1997):
式中,Φtop代表林下地形相位。公式(4)是目前基于相干系数反演森林高度时最常用相干系数计算公式,可以有效降低局部地形对于相干系数计算的影响(冯琦等,2016;Soja et.al.,2015)。
其次,是其他失相干因素的影响,比如时间失相干γt,信噪比失相干γsnr,系统失相干γsys等因素。因此,需要对公式(4)计算的相干系数进行校正,具体方法是用公式(4)计算的相干系数除以其他失相干的乘积(H.Chen et.al.,2015)。如下式所示:
公式(5)的校正方法实质上是一种经验性的校正方法,该方法的缺陷在于:很多的失相干因素并不容易计算出来,因此通常有学者假设其他失相干因素较小或可通过预处理的方法改善(冯琦等,2016)。也有学者采用公式(5)进行校正,但容易出现校正后相干系数大于1的情况(H.Chen et.al.,2015),其原因在于公式(5)成立的前提是不同的失相干因素之间是相互独立的,而实际情况并非如此。
综上,基于短波长双天线InSAR数据的相干系数特征,可以利用SINC模型方便的实现森林高度反演。SINC模型作为一个简化的相干系数理论模型,在其简化推导过程中假设了相干系数只和森林高度相关。现有技术流程中关于相干系数的计算没有完全顾及这一假设,造成了相干系数计算和模型表达在幅度和相位的角度并不完全同态的情况,这会引入森林高度反演的误差,不能保证森林高度反演结果的精度。
参考文献:
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冯琦,陈尔学,李增元,等.机载X-波段双天线InSAR数据森林树高估测方法[J].遥感技术与应用,2016,31(3):551-557.
周勇胜,极化干涉SAR去相干分析在森林高度估计和系统参数设计中的应用研究,中国科学院大学博士学位论文,2010
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Patrik B.G.,Accuracy of INSAR measurements in forested areas,EuropeanSpace Agency,(Special Publication)ESA SP,1997
Soja,Maciej,Jerzy,et al.Estimation of Forest Biomass From Two-LevelModel Inversion of Single-Pass InSAR Data[J].IEEE Transactions on Geoscienceand Remote Sensing,2015.
发明内容
本发明的发明目的在于提供改进相干性计算方法的短波长双天线InSAR森林高度反演方法,能够有效提高森林高度反演结果精度。
实现本发明目的的技术方案:
一种改进相干性计算方法的短波长双天线InSAR森林高度反演方法,其特征在于:计算森林高度时,采用的InSAR相干系数γgc-1通过如下公式获得,
式中,E()代表求期望,a为常数,代表参与相干系数计算的所有像元的统一幅度,Φ代表主辅影像的干涉相位,Φtop代表林下地形相位。
进一步地,基于计算获得的InSAR相干系数γgc-1,通过如下公式获得森林高度,
|γ|=sinc(Hvkz/2)
式中,γ代表采用的InSAR相干系数γgc-1,Hv代表森林高度,kz代表垂直有效波数。
进一步地,垂直有效波数kz根据InSAR的成像几何参数计算得到。
本发明具有的有益效果:
本发明针对现有SINC模型算法(详见上述公式(1)至公式(4)),提出了改进的相干系数计算方法。由于SINC模型不考虑主辅影像幅度差异以及不同位置像元的幅度差异,等同于假设参与相干系数计算的所有像元的幅度相等。因此,令公式(4)中的a1=a2=a(常数),即可得下式:
显然,公式(6)满足了SINC模型简化过程中的所有假设条件,因此采用SINC模型反演森林高度时,基于公式(6)计算相干系数,无需额外的相干系数校正即可以实现高精度的森林高度反演。如公式(4)所示,传统计算相干系数的方法需要输入4个影像数据,如公式(6)所示,本发明只需输入2个影像数据,而且不再通过公式(5)进行相干系数校正,有效提高了计算速度。
基于国产机载多波段多极化干涉SAR(CASMSAR)获取的X-波段双天InSAR数据具体实施本发明。如果采用传统的反演流程,即采用公式(4)计算相干系数,森林高度反演的均方根误差(RMSE)为7.3米,相对精度为25%;如果采用本发明提出的反演流程,即采用公式(6)计算相干系数,森林高度反演的均方根误差为3.1米,相对精度为69%。
附图说明
图1是InSAR主影像幅度;
图2是InSAR辅影像幅度;
图3是InSAR主辅影像干涉相位;
图4是InSAR林下地形相位影像;
图5是InSAR垂直有效波数kz影像;
图6是传统流程反演的森林高度结果影像;
图7是本发明流程反演的森林高度结果影像;
图8是参考的森林高度影像(LiDAR H95)。
具体实施方式
一种改进相干性计算方法的短波长双天线InSAR森林高度反演方法,计算森林高度时,采用的InSAR相干系数γgc-1通过如下公式获得,
式中,E()代表求期望,a为常数,代表参与相干系数计算的所有像元的统一幅度,Φ代表主辅影像的干涉相位,Φtop代表林下地形相位。
基于计算获得的InSAR相干系数γgc-1,通过如下公式获得森林高度Hv,
|γ|=sinc(Hvkz/2)
式中,γ代表采用的InSAR相干系数γgc-1,Hv代表森林高度,kz代表垂直有效波数。
垂直有效波数kz根据InSAR的成像几何参数计算得到。
本发明适用于短波长双天线(双站)InSAR数据,主辅SAR影像应为单视复数据影像,且经过精确配准,配准精度应满足干涉SAR处理的基本条件。实施本发明需要输入的基本信息有:(1)主辅影像的干涉相位;(2)根据林下地形(DEM)数据和InSAR成像几何参数计算得到的林下地形相位;(3)根据InSAR成像几何参数计算得到的kz文件。为了与传统方法对比,还需要:(4)主影像幅度;(5)辅影像幅度。
以1组国产机载多波段多极化干涉SAR(CASMSAR)获取的X-波段双天线InSAR数据为例,图1-图5分别为:主影像幅度,辅影像幅度,主辅影像干涉相位,林下地形相位和垂直有效波数kz影像。图6和图7分别为传统流程和本发明流程反演出的森林高度影像。图8为参考的森林高度影像(LiDAR H95)。
基于参考的森林高度影像对两种方法进行了评价,传统流程反演的森林高度均方根误差(RMSE)为7.3米,相对精度为25%;本发明反演的森林高度误差为3.1米,相对精度为69%。
Claims (3)
3.根据权利要求2所述的改进相干性计算方法的短波长双天线InSAR森林高度反演方法,其特征在于:垂直有效波数kz根据InSAR的成像几何参数计算得到。
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