CN114415175A - 基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法 - Google Patents

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CN114415175A CN202111480512.9A CN202111480512A CN114415175A CN 114415175 A CN114415175 A CN 114415175A CN 202111480512 A CN202111480512 A CN 202111480512A CN 114415175 A CN114415175 A CN 114415175A
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杜湘
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Abstract

本发明涉及地上生物量反演技术领域，具体地说，涉及一种基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法，其包括以下步骤：(1)、通过极化定向角补偿生成协方差矩阵；(2)、进行Yamaguchi分解，得到表面散射、二面角散射、体散射和螺旋体散射四个分量；(3)、建立扩展极化水云模型；(4)、通过四个分量和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。本发明能够较高精度地估测森林地上生物量。

Description

基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法
技术领域
本发明涉及地上生物量反演技术领域，具体地说，涉及一种基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法。
背景技术
森林约占陆地面积的30％，是陆地生态系统的主体，是地球生态系统最重要的维护者。森林生物量能够反映森林生态系统的状态和变化规律，准确地获取森林生物量时空分布信息是生态学和全球变化研究热点之一。星载合成孔径雷达(SAR)遥感在森林结构和生物物理参数反演中得到了广泛的应用。
电磁波穿过电离层引起极化平面法拉第旋转，使电磁波极化定向角产生偏移。极化定向角偏移影响微波散射特性和极化特征。已有研究发现由于电磁波极化椭圆极化定向角的偏移，SAR极化分解后的散射特征在机理上存在模糊性，如体散射高估和二面角散射低估。这种模糊性在森林参数反演时必然增加模型反演误差。目前没有文献探究极化定向角偏移补偿对森林地上生物量等森林参数反演的影响。
发明内容
本发明的内容是提供一种基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
根据本发明的基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法，其包括以下步骤：
(1)、通过极化定向角补偿生成协方差矩阵；
(2)、进行Yamaguchi分解，得到表面散射、二面角散射、体散射和螺旋体散射四个分量；
(3)、建立扩展极化水云模型；
(4)、通过四个分量和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。
作为优选，步骤(1)中，具体包括以下步骤：
(1.1)建立法拉第旋转偏移引起的散射矩阵M，如下：
Figure BDA0003395074860000021
式中，M是具有法拉第旋转偏移的散射矩阵；S是不受法拉第旋转偏移影响的S散射矩阵，Ω是法拉第旋转角；
(1.2)采用酉变换将散射矩阵M变换到圆极化基下，得圆极化散射矩阵，如下：
Figure BDA0003395074860000022
式中，MLL为左圆发射,左圆接收电磁波；MLR为左圆发射,右圆接收电磁波；MRL为右圆发射，左圆接收电磁波；MRR为右圆发射，右圆接收电磁波；j为虚数；
(1.3)由圆极化散射矩阵获得法拉第旋转角Ω，公式如下：
Figure BDA0003395074860000023
式中，*为复共轭；arg()为相位取值函数；
(1.4)将法拉第旋转角Ω代入散射矩阵M中，就能得到不受法拉第旋转偏移影响的散射矩阵S，如下：
Figure BDA0003395074860000024
(1.5)由散射矩阵S得到极化定向角补偿后的协方差矩阵T，如下：
Figure BDA0003395074860000025
作为优选，步骤(2)中，对协方差矩阵T进行Yamaguchi分解，公式如下：
T＝Ps×Tsurface+Pd×Tdouble+Pv×Tvolume+Ph×Thelix；
其中Tsurface、Tdouble、Tvolume和Thelix分别表示表面散射、二面角散射、体散射和螺旋散射的相干矩阵元素，Ps、Pd、Pv和Ph是相应散射功率。
作为优选，步骤(3)中，极化水云模型为：
Figure BDA0003395074860000031
式中，
Figure BDA0003395074860000032
是总后向散射系数，
Figure BDA0003395074860000033
是森林植被对后向散射的贡献，
Figure BDA0003395074860000034
是地面对后向散射的贡献；Ttree是植被双向透射率，与穿过植被的双向衰减δ和衰减层厚度h有关，用e-δh表示；
考虑林冠空隙后，极化水云模型被改写成下式：
Figure BDA0003395074860000035
式中，η是面积填充因子，是关于森林透射率的函数；
考虑林冠空隙因素，森林植被衰减层透过率Tfor，可表示为：
Tfor＝1-η+ηe-δh；
用生物量B描述后，即Tfor＝e-βB，B表示地上生物量，β表示经验参数；结合Tfor，进一步改写为下式：
Figure BDA0003395074860000036
考虑林冠空隙因素和植被双向透射率后，单位面积的二面角后向散射表示为
Figure BDA0003395074860000037
最终，改写成下式，即为扩展极化水云模型：
Figure BDA0003395074860000038
B通过下式求解获得：
Figure BDA0003395074860000039
式中，
Figure BDA00033950748600000310
可通过Yamaguchi分解的总后向散射系数、体散射分量、表面散射分量和二面角散射分量获得。
本发明采用极化定向角补偿后的Yamaguchi分解分量和扩展极化水云模型能够较高精度地估测森林地上生物量。
附图说明
图1为实施例1中一种基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法的流程图；
图2(a)为实施例1中未进行补偿的法拉第旋转角图；
图2(b)为实施例1中补偿后的法拉第旋转角图；
图2(c)为实施例1中未进行补偿的法拉第旋转角图像直方图；
图2(d)为实施例1中补偿后的法拉第旋转角图像直方图；
图3为实施例1中36个样地补偿前和补偿后的体散射值比较示意图；
图4(a)为实施例1中未进行补偿的实测地上生物量与体散射分量的非线性回归示意图；
图4(b)为实施例1中补偿后的实测地上生物量与体散射分量的非线性回归示意图；
图5(a)为实施例1中未进行补偿的估测地上生物量和实测地上生物量的散点图；
图5(b)为实施例1中补偿后的估测地上生物量和实测地上生物量的散点图；
图6为实施例1中26个验证样地估测地上生物量和实测地上生物量的散点图；
图7为实施例1中研究区地上生物量分布图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是，实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法，其包括以下步骤：
(1)、通过极化定向角补偿生成协方差矩阵；
ALOS PALSAR全极化数据极化定向角的偏移主要是由于法拉第旋转和物体几何形状引起的。本实施例对ALOSPALSAR单视复数数据进行法拉第旋转角估计和校正。
步骤(1)的具体步骤如下：
(1.1)建立法拉第旋转偏移引起的散射矩阵M，如下：
Figure BDA0003395074860000051
式中，M是具有法拉第旋转偏移的散射矩阵；S是不受法拉第旋转偏移影响的S散射矩阵，Ω是法拉第旋转角；
(1.2)由于圆极化电磁波不受法拉第旋转的效应影响，为此，采用酉变换将散射矩阵M变换到圆极化基下，得圆极化散射矩阵，如下：
Figure BDA0003395074860000052
式中，MLL为左圆发射,左圆接收电磁波；MLR为左圆发射,右圆接收电磁波；MRL为右圆发射，左圆接收电磁波；MRR为右圆发射，右圆接收电磁波；j为虚数，
Figure BDA0003395074860000053
(1.3)由圆极化散射矩阵获得法拉第旋转角Ω，公式如下：
Figure BDA0003395074860000054
式中，*为复共轭；arg()为相位取值函数；
(1.4)将法拉第旋转角Ω代入散射矩阵M中，就能得到不受法拉第旋转偏移影响的散射矩阵S，如下：
Figure BDA0003395074860000061
(1.5)由散射矩阵S得到极化定向角补偿后的协方差矩阵T，如下：
Figure BDA0003395074860000062
极化定向角补偿的目的是消除目标定向角随机分布引起的散射机制的模糊性，即由于物体几何形状和结构存在差异，两个定向角不同的物体产生相同的散射特征。在SAR数据极化分解前进行极化定向角补偿。
(2)、进行Yamaguchi分解，得到表面散射、二面角散射、体散射和螺旋体散射四个分量；
对协方差矩阵T进行Yamaguchi分解，公式如下：
T＝Ps×Tsurface+Pd×Tdouble+Pv×Tvolume+Ph×Thelix；
其中Tsurface、Tdouble、Tvolume和Thelix分别表示表面散射、二面角散射、体散射和螺旋散射的相干矩阵元素，Ps、Pd、Pv和Ph是相应散射功率。
(3)、建立扩展极化水云模型；
极化水云模型为：
Figure BDA0003395074860000063
式中，
Figure BDA0003395074860000064
是总后向散射系数，
Figure BDA0003395074860000065
是森林植被对后向散射的贡献，
Figure BDA0003395074860000066
是地面对后向散射的贡献；Ttree是植被双向透射率，与穿过植被的双向衰减δ和衰减层厚度h有关，用e-δh表示；
考虑林冠空隙后，极化水云模型被改写成下式：
Figure BDA0003395074860000067
式中，η是面积填充因子，是关于森林透射率的函数；
考虑林冠空隙因素，森林植被衰减层透过率Tfor，可表示为：
Tfor＝1-η+ηe-δh；
用生物量B描述后，即Tfor＝e-βB，B表示地上生物量，β表示经验参数；结合Tfor，进一步改写为下式：
Figure BDA0003395074860000071
本实施例中的SAR数据源是L波段，在森林区域有一定的穿透性，因此不能忽略地面与树干以及地面与植被层之间的二面角散射；考虑林冠空隙因素和植被双向透射率后，单位面积的二面角后向散射表示为
Figure BDA0003395074860000072
最终，改写成下式，即为扩展极化水云模型：
Figure BDA0003395074860000073
B通过下式求解获得：
Figure BDA0003395074860000074
式中，
Figure BDA0003395074860000075
可通过Yamaguchi分解的总后向散射系数、体散射分量、表面散射分量和二面角散射分量获得。σ＝10*log(Q2)，σ表示
Figure BDA0003395074860000076
Figure BDA0003395074860000077
Q表示相对应的表面散射、二面角散射、体散射和螺旋散射的相应散射功率Ps、Pd、Pv和Ph。
(4)、通过四个分量和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。
样地数据
研究区位于云南省普洱市思茅区(22°35'-22°53'，100°49'-101°17')。研究区年平均气温18℃，年均降雨量约1500mm，每年无霜期超过300天，区内森林覆盖率67％，思茅松林是主要优势树种。
样地数据采集时间为2018年12月，设置了62个样地(样地面积为0.04ha，见表1)，其中36个样地用于考察法拉第旋转补偿对SAR数据的影响以及模型参数β值的确定，26个样地用于模型检验。对于乔木样地进行每木检尺，记录数据包括株树、胸径、树高、平均树高、样地中心点GPS，通过所记录数据进行计算样地蓄积量。
表1样地林分参数
Figure BDA0003395074860000081
卫星数据
本实施例采用了L波段PALSARALOS-2的全极化SAR数据，表2为产品的参数描述。
表2 SAR数据描述
Figure BDA0003395074860000082
结果和讨论
1、法拉第旋转角的估计
图2(a)是未进行补偿的法拉第旋转角图，图2(c)是未进行补偿的法拉第旋转角图像直方图，相对平均。未进行补偿的法拉第旋转角度在-0.393到0.393度之间，平均值为0.00643度，标准偏差为0.0225度。
图2(b)是补偿后的法拉第旋转角图，补偿后的法拉第旋转角近似正态分布，图像相对平滑、均匀。图2(d)是补偿后法拉第旋转角的直方图，平均值为0.00236度，与补偿前相比减少了0.00409度，标准偏差为0.0016度。
2、实测地上生物量与体散射的回归分析
分别对补偿前和补偿后ALOS PALSAR全极化数据进行Yamaguchi分解获得体散射分量，考察极化定向角补偿对36个样地体散射值的影响。图3显示了36个样地补偿前和补偿后的体散射值比较，极化定向角补偿后所有样地的体散射均减小。
实测地上生物量与体散射的回归分析表明极化定向角补偿后的体散射与实测地上生物量的回归模型(R2＝0.332)要好于未进行极化定向角补偿的体散射与实测地上生物量的回归模型(R2＝0.214)，见图4(a)和图4(b)。
3、基于扩展极化水云模型的森林地上生物量反演
利用扩展极化水云模型求解生物量。将前面36个样地对应的Yamaguchi分解后总后向散射系数、体散射分量、表面散射分量和二面角散射分量得到每个样地β值，以36个样地的β值算术平均值作为β的估测值。
图5(a)和图5(b)为36个样地估测地上生物量和实测地上生物量的散射图。在未对图像极化定向角补偿的情况下，实测地上生物量与预测地上生物量的决定系数为0.316，均方根误差为68.23t·ha-1；极化定向角补偿后，决定系数提升到0.705，均方根误差为28.59t·ha-1。说明极化定向角补偿后，有利于地上生物量的反演精度提升。
为了检验推广精度，另外选择了未参与估测β值的26个样地进行生物量估测试验，估测结果与实测之间具有较好的一致性，其决定系数R2为0.644，均方根误差为23.11t·ha-1，散点图见图6。
本实施例的算法检验统计量包括决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)。
Figure BDA0003395074860000091
Figure BDA0003395074860000092
式中：N为样本数,yi为样本值，
Figure BDA0003395074860000093
是预测值，
Figure BDA0003395074860000094
是样本平均值。
图7是研究区地上生物量分布图。从图7和Google光学遥感图像对比中发现，在道路、建筑、裸地、水体等非森林区域的地上生物量值几乎为0；在草地、耕地区域，地上生物量较小；森林区域，地上生物量较大，尤其在茂密森林区域，生物量最大。
讨论
(1)极化定向角的偏移主要由于法拉第旋转和物体结构特性引起的。研究通过Sinclair矩阵的酉变换来补偿极化定向角偏移，补偿后的(Yamaguchi四分量中)体散射分量数值在36个样地中均有减小，即极化定向角的偏移使体散射分量被高估，补偿后的体散射分量与森林地上生物量的回归较未补偿前效果要好(R2从0.214提升到0.332)。
(2)扩展极化水云模型是一种考虑二面角散射的极化水云模型。本实施例中采用Yamaguchi四分量参数和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量；ALOS PALSAR全极化数据进行极化定向角补偿后，地上生物量反演精度得到提升(R2从0.316提升到0.705，RMSE从68.23t·ha-1减少到28.59t·ha-1)。在26个检验样地也有较好的反演精度(R2＝0.644和RMSE＝23.11t·ha-1)。
(3)本实施例以普洱市思茅地区的思茅松林为研究对象，模型参数仅需通过少量样地实测数据计算确定，此次反演具有较好的精度，且估测地上生物量分布和Google光学遥感影像地物分布具有较好的一致性。
综上所述，本实施例中以L波段全极化SAR数据为数据源，采用极化定向角补偿后的Yamaguchi分解分量和扩展极化水云模型能够较高精度地估测森林地上生物量。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)、通过极化定向角补偿生成协方差矩阵；
(2)、进行Yamaguchi分解，得到表面散射、二面角散射、体散射和螺旋体散射四个分量；
(3)、建立扩展极化水云模型；
(4)、通过四个分量和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。
2.根据权利要求1所述的基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法，其特征在于：步骤(1)中，具体包括以下步骤：
(1.1)建立法拉第旋转偏移引起的散射矩阵M，如下：
Figure FDA0003395074850000011
式中，M是具有法拉第旋转偏移的散射矩阵；S是不受法拉第旋转偏移影响的S散射矩阵，Ω是法拉第旋转角；
(1.2)采用酉变换将散射矩阵M变换到圆极化基下，得圆极化散射矩阵，如下：
Figure FDA0003395074850000012
式中，MLL为左圆发射,左圆接收电磁波；MLR为左圆发射,右圆接收电磁波；MRL为右圆发射，左圆接收电磁波；MRR为右圆发射，右圆接收电磁波；j为虚数；
(1.3)由圆极化散射矩阵获得法拉第旋转角Ω，公式如下：
Figure FDA0003395074850000013
式中，*为复共轭；arg()为相位取值函数；
(1.4)将法拉第旋转角Ω代入散射矩阵M中，就能得到不受法拉第旋转偏移影响的散射矩阵S，如下：
Figure FDA0003395074850000021
(1.5)由散射矩阵S得到极化定向角补偿后的协方差矩阵T，如下：
Figure FDA0003395074850000022
3.根据权利要求2所述的基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法，其特征在于：步骤(2)中，对协方差矩阵T进行Yamaguchi分解，公式如下：
T＝Ps×Tsurface+Pd×Tdouble+Pv×Tvolume+Ph×Thelix；
其中Tsurface、Tdouble、Tvolume和Thelix分别表示表面散射、二面角散射、体散射和螺旋散射的相干矩阵元素，Ps、Pd、Pv和Ph是相应散射功率。
4.根据权利要求3所述的基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法，其特征在于：步骤(3)中，极化水云模型为：
Figure FDA0003395074850000023
式中，
Figure FDA0003395074850000024
是总后向散射系数，
Figure FDA0003395074850000025
是森林植被对后向散射的贡献，
Figure FDA0003395074850000026
是地面对后向散射的贡献；Ttree是植被双向透射率，与穿过植被的双向衰减δ和衰减层厚度h有关，用e-δh表示；
考虑林冠空隙后，极化水云模型被改写成下式：
Figure FDA0003395074850000027
式中，η是面积填充因子，是关于森林透射率的函数；
考虑林冠空隙因素，森林植被衰减层透过率Tfor，可表示为：
Tfor＝1-η+ηe-δh；
用生物量B描述后，即Tfor＝e-βB，B表示地上生物量，β表示经验参数；结合Tfor，进一步改写为下式：
Figure FDA0003395074850000031
考虑林冠空隙因素和植被双向透射率后，单位面积的二面角后向散射表示为
Figure FDA0003395074850000032
最终，改写成下式，即为扩展极化水云模型：
Figure FDA0003395074850000033
B通过下式求解获得：
Figure FDA0003395074850000034
式中，
Figure FDA0003395074850000035
可通过Yamaguchi分解的总后向散射系数、体散射分量、表面散射分量和二面角散射分量获得。
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