CN112882020A - 基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，包括步骤：S1、对传感器获取的数据进行进行预处理，获得能够用于干涉测量的雷达单视复数影像；S2、将数据预处理后获得的影像进行配准、干涉以及相位解缠；S3、将解缠后的相位与高精度基线参数联立，解出地表的高程信息；S4、将重建的DEM与地表的DEM进行作差，获取森林中树木的高度。本发明使用的合成孔径雷达干涉测量技术能不受复杂气候条件的影响，可以快速、高精度、大区域地进行对地观测、提供全天时、全天候影像，并能快速生成高分辨地形模型，较之于其他方法，合成孔径雷达技术程序简单、运算量较小，具有比较明显的优势。

Description

基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法
技术领域
本发明属于合成孔径雷达技术领域，具体涉及一种基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法。
背景技术
森林作为一种自然资源，在全球碳循环、生物量估计、水文调节和水土流失等方面扮演着重要的角色，满足了人类、动物和环境保护的各种需要。对于森林管理和碳储量评价而言，树高是一个重要的生物物理参数，与森林生物量和碳循环密切相关。传统的树高调查方法通常是在样方上进行抽样统计，远远不能满足在大区域或全球尺度上森林变化和碳循环研究需求。为了解决此类问题，遥感技术成为了森林资源的调查关键工具，并且在大面积森林信息获取上遥感技术已成为大势所趋。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)是一种高分辨率微波成像系统，通过多普勒锐化和脉冲压缩，获得观测图像沿传感器运动方向和视线方向上的二维高分辨率斜距图像。利用SAR系统提取树高的技术主要通过计算的数字高程模型(DigitalElevation Model,DEM)差分获得，目前常用的DEM获取方法包括雷达立体测量技术(Synthetic Aperture Rader Radergrametry)、极化SAR(Polarimetric SAR,PolSAR)技术、合成孔径雷达干涉测量(Interferometry Synthetic Aperture Rader,InSAR)技术。
雷达立体测量技术的基本原理与基于可见光立体像对的摄影测量相似,DEM的生成主要涉及3个步骤：
(1)目标立体模型确定或精化；
(2)基于雷达影像灰度信息和匹配算法搜索同名像素并计算像素坐标视差；
(3)坐标计算。
已有的研究大多基于卫星雷达影像,几何配置包括同边侧视像对(小交会角)和反边侧视像对(大交会角)。理论上来说,大交会角意味着大视差和高几何敏感性,但因雷达图像辐射差异显著而致使影像匹配变得较为困难。
极化SAR技术主要是依靠极化干涉相干最优化方法求出散射矩阵在特征极化矢量上的投影，从而大大简化方向性散射模型，使该模型的参数从20多个降低到5个。但是，由于针对一块地区的每个像素都要解6个未知量的最小二乘问题，运算量十分巨大，因此实际应用仍然比较困难。
因此急需研发出一种基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法来解决以上问题。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题，本发明提供了基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，包括以下步骤：
S1、数据预处理；对传感器获取的数据进行进行预处理，获得能够用于干涉测量的雷达单视复数影像；
S2、SAR数据的处理；将数据预处理后获得的影像进行配准、干涉以及相位解缠；
S3、重建DEM；将解缠后的相位与高精度基线参数联立，解出地表的高程信息；
S4、反演森林高度；将重建的DEM与地表的DEM进行作差，获取森林中树木的高度。
具体地，在步骤S1中，数据预处理包括聚焦、脉冲压缩和滤波。
具体地，在步骤S2中，配准包含粗配准和精配准；粗配准是依据卫星轨道数据或目视方法，从两幅SAR影像中识别出少量的同名点，基于同名点间的像素坐标偏移量，通过影像的简单平移，使得主、副影像同名像点基本对应于地面同一分辨单元；精配准是在粗配准的基础上，进行子像素级的同名点搜索，并建立主、副影像坐标之间的映射关系，通过对副影像进行坐标转换和插值重采样，实现主、副影像同名像点精确对应于地面同一分辨单元。
具体地，在步骤S2中，干涉包括将主、副影像对应像元的复数作共轭相乘，提取乘积的相位主值φ获得干涉相位图；相位解缠包括确定干涉相位图中每一像素的相位整周数。
具体地，相位解缠采用基于残差点确定积分路线的枝切法，或依据最小二乘准则，由缠绕相位梯度估计解缠相位的最小二乘法，或基于网络理论的网络流相位解缠算法来进行。
具体地，在相位解缠开始之前，对干涉相位图进行滤波处理。
具体地，在步骤S3中，高精度基线参数为通过选取地面上已知高程的控制点反算轨道参数获得。
具体地，在步骤S3中，重建DEM还包括：基于外部DEM或控制点信息实现DEM的绝对偏差改正，基于地理编码查找表将DEM从距离多普勒坐标系转到地理坐标系，再根据实际需求进行地图投影变换操作。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明使用的合成孔径雷达干涉测量技术能不受复杂气候条件的影响，可以快速、高精度、大区域地进行对地观测、提供全天时、全天候影像，并能快速生成高分辨地形模型，较之于其他方法，合成孔径雷达技术程序简单、运算量较小，具有比较明显的优势。
附图说明
图1为基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法的流程框图；
图2为流程处理实施例图；
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供以下技术方案：
如图1所示，基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，包括：
S1、数据预处理；对传感器获取的数据进行进行预处理，获得能够用于干涉测量的雷达单视复数影像；
S2、SAR数据的处理；将数据预处理后获得的影像进行配准、干涉以及相位解缠；
S3、重建DEM；将解缠后的相位与高精度基线参数联立，解出地表的高程信息；
S4、反演森林高度；将重建的DEM与地表的DEM进行作差，获取森林中树木的高度。
如图2所示，示出了处理的具体流程实施例：
1)数据预处理。对传感器获取的1.0级数据(raw data)进行聚焦、脉冲压缩和滤波等预处理过程，获得能够用于干涉测量的雷达单视复数影像(SLC)。
2)配准。此过程包含两个步骤：粗配准和精配准。粗配准是依据卫星轨道数据或目视方法，从两幅SAR影像中识别出少量的同名点，基于同名点间的像素坐标偏移量，通过影像的简单平移，使得主、副影像同名像点基本对应于地面同一分辨单元；精配准是在粗配准的基础上，进行子像素级的同名点搜索，并建立主、副影像坐标之间的映射关系，通过对副影像进行坐标转换和插值重采样，实现主、副影像同名像点精确对应于地面同一分辨单元。
3)干涉和去平处理。经上述处理之后，将主、副影像对应像元的复数作共轭相乘，提取乘积的相位主值φ获得干涉相位图。
4)干涉相位滤波。由于SAR系统固有的斑点噪声及InSAR受时间和空间失相关等多种因素的干扰，给干涉相位引入各种噪声，使实际干涉条纹的连续性受到影响，不利于后续的相位解缠。因此，在解缠开始之前，需要对干涉相位图进行适当滤波，以减少残差点并提高整体相关性。
5)相位解缠。所谓的相位解缠即确定干涉相位图中每一像素的相位整周数，这一步是干涉数据处理中的难点和重点。目前虽然相位解缠的算法众多，但是使用最广的算法归结起来可分为三类：基于残差点确定积分路线的枝切法；依据最小二乘准则，由缠绕相位梯度估计解缠相位的最小二乘法；基于网络理论的网络流相位解缠算法。
6)基线精化。基线作为InSAR数据处理中十分重要的参数，其精度的高低直接决定着DEM的质量，实际数据处理中，为了获取高精度DEM，必须通过选取地面上已知高程的控制点反算轨道参数,估计精确的基线值。
7)DEM重建。将解缠后的相位与高精度基线参数联立，解得地表高程信息，然后基于外部DEM或控制点信息实现DEM的绝对偏差改正。至此，生成的DEM仍在SAR坐标下，要获取最终的DEM产品，需要基于地理编码查找表将DEM从距离多普勒坐标系转到地理坐标系，再根据实际需求进行地图投影变换等操作。
8)将使用Insar反演的从林隙区获得的数字高程模型(即森林地面高程)减去地面的高程值，即可获得森林树木的高度。
9)精度评定。本方法检查拟合优劣程度指数有三个:平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和一致性指数(d)。的这些指数定义如下:
Figure BDA0002900526020000061
Figure BDA0002900526020000062
Figure BDA0002900526020000063
Figure BDA0002900526020000064
Xi、Si和μs(4)分别为干涉、地测变量和地测变量的平均值。吻合度指数(d)可以在0～1之间变化，是一个无维参数。MAE和RMSE值越低，"d"越高，说明可靠性越高。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、数据预处理；对传感器获取的数据进行进行预处理，获得能够用于干涉测量的雷达单视复数影像；
S2、SAR数据的处理；将数据预处理后获得的影像进行配准、干涉以及相位解缠；
S3、重建DEM；将解缠后的相位与高精度基线参数联立，解出地表的高程信息；
S4、反演森林高度；将重建的DEM与地表的DEM进行作差，获取森林中树木的高度。
2.根据权利要求1所述的基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，其特征在于，在步骤S1中，数据预处理包括聚焦、脉冲压缩和滤波。
3.根据权利要求1所述的基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，其特征在于，在步骤S2中，配准包含粗配准和精配准；粗配准是依据卫星轨道数据或目视方法，从两幅SAR影像中识别出少量的同名点，基于同名点间的像素坐标偏移量，通过影像的简单平移，使得主、副影像同名像点基本对应于地面同一分辨单元；精配准是在粗配准的基础上，进行子像素级的同名点搜索，并建立主、副影像坐标之间的映射关系，通过对副影像进行坐标转换和插值重采样，实现主、副影像同名像点精确对应于地面同一分辨单元。
4.根据权利要求3所述的基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，其特征在于，在步骤S2中，干涉包括将主、副影像对应像元的复数作共轭相乘，提取乘积的相位主值φ获得干涉相位图；相位解缠包括确定干涉相位图中每一像素的相位整周数。
5.根据权利要求4所述的基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，其特征在于，相位解缠采用基于残差点确定积分路线的枝切法，或依据最小二乘准则，由缠绕相位梯度估计解缠相位的最小二乘法，或基于网络理论的网络流相位解缠算法来进行。
6.根据权利要求4所述的基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，其特征在于，在相位解缠开始之前，对干涉相位图进行滤波处理。
7.根据权利要求1所述的基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，其特征在于，在步骤S3中，高精度基线参数为通过选取地面上已知高程的控制点反算轨道参数获得。
8.根据权利要求1所述的基于多时相合成孔径雷达数据的山地森林树高估计方法，其特征在于，在步骤S3中，重建DEM还包括：基于外部DEM或控制点信息实现DEM的绝对偏差改正，基于地理编码查找表将DEM从距离多普勒坐标系转到地理坐标系，再根据实际需求进行地图投影变换操作。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115616575A (zh) * 2022-11-28 2023-01-17 中国科学院空天信息创新研究院 一种星载sar立体测量辅助的干涉相位图解缠绕方法

Non-Patent Citations (2)

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