CN115079205A - 一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质 - Google Patents

一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115079205A
CN115079205A CN202210681039.9A CN202210681039A CN115079205A CN 115079205 A CN115079205 A CN 115079205A CN 202210681039 A CN202210681039 A CN 202210681039A CN 115079205 A CN115079205 A CN 115079205A
Authority
CN
China
Prior art keywords
baseline
forest
forest height
inversion
coherence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210681039.9A
Other languages
English (en)
Inventor
廖展芒
何彬彬
施玥
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of Electronic Science and Technology of China
Original Assignee
University of Electronic Science and Technology of China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Electronic Science and Technology of China filed Critical University of Electronic Science and Technology of China
Priority to CN202210681039.9A priority Critical patent/CN115079205A/zh
Publication of CN115079205A publication Critical patent/CN115079205A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S17/90—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质，首先获取SAR影像数据；采用SKP算法分解森林不同散射机制，去除地面时间失相干和残余地面散射的影响；然后结合设定的多基线计算纯体相干系数模糊区间，开展解空间优化，去除不可能的解组合；最后多基线森林高度反演，通过假设体时间失相干降低纯体相干系数的相干强度，利用代价函数实现森林高度反演。本发明提供的方法协同SKP代数合成法和植被相干散射模型形成多基线PolInSAR森林高度反演方法，重点去除以上三方面干扰的联合影响，实现森林高度的准确反演，并保证方法在不同区域和时间基线下具有较高的鲁棒性，以此为大范围森林高度和AGB反演制图提供技术支撑。

Description

一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及 系统、存储介质
技术领域
本发明涉及遥感反演技术领域，特别是一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质。
背景技术
森林地上生物量是表征森林碳储量的重要参数，准确估算森林地上生物量对深入研究陆地碳储量、碳循环、气候变化等方面具有重要意义。森林高度作为森林生物量的重要指示因子，可直接通过异速生长方程转换为生物量。即将发射的P波段SAR卫星BIOMASS为大范围森林高度制图提供了可能，亟需针对P波段重轨PolInSAR发展具有鲁棒性的森林高度反演方法。
PolInSAR技术将SAR极化信息(敏感于散射体的形状及朝向)引入到干涉技术(敏感于散射体的竖直高度位置)中，通过结合植被相干散射模型及相应反演算法，即可实现森林高度的反演。但是，目前大部分模型及反演算法都是针对L波段发展而成，直接应用到P波段重轨PolInSAR中会面临三方面问题：
一是P波段的强穿透力会导致森林区域的纯体相干系数不可观测(即所有极化通道中都存在残余地相干贡献)，给纯体相干系数求解带来沿相干线方向的一维模糊区间(mmin)；
二是重轨PolInSAR中冠层体时间失相干(γVT)会给纯体相干系数求解带来额外的模糊区间；
三是地面时间失相干(γGT)会给地相位的求解带来误差。
以上三方面问题会导致植被相干散射模型欠解定，严重影响森林高度反演精度。虽然目前已发展了一些方法以解决上述部分问题，如针对L波段数据，Lavalle等(2014)假设mmin的影响可以忽略，指出三基线观测数据可使RMoG模型可解。Liao等(2019)利用多基线之间模糊区间的差异缓解了γVT和mmin的影响，但该方法采用了固定消光系数法作为中间步骤，致使其普适性受到限制。现有方法都受限于各自特定的假设，难以全面去除上述所有问题。
因此，如何发展不借助先验知识或假设的多基线森林高度反演方法，有效去除残余地面散射和时间失相干的联合影响，是提升P波段重轨PolInSAR森林高度反演精度和普适性的关键。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，该方法实现了P波段重轨PolInSAR数据的森林高度多基线反演方法。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明提供的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取植被覆盖区的SAR影像数据；
步骤S2：采用SKP算法分解森林不同散射机制，求取地面相干矩阵Rg和纯体相干矩阵Rv，去除地面时间失相干γGT和残余地面散射mmin的影响；
步骤S3：结合设定的多基线计算地相干系数γG和纯体相干系数γV；
步骤S4：利用多基线各自独立的纯体相干系数γV模糊区间，开展解空间优化，去除不可能的解组合；
步骤S5：多基线森林高度反演，通过假设体时间失相干降低纯体相干系数γV的相干强度，利用代价函数实现森林高度反演。
进一步，所述步骤S5中的利用代价函数实现森林高度反演具体按照以下公式进行：
Figure BDA0003698399530000021
其中，Ns表示所采用多基线数据的基线数量，
Figure BDA0003698399530000023
为地相位，γV0为RVoG模型模拟的纯体相干系数，hv为森林高度，σ消光系数，kz为垂直波束；
F表示代价函数；Ns表示多基线数据的基线数量；j表示所选取的基线编号；γV-j表示第j条基线的纯体相干散射系数；i表示虚数单位。
进一步，所述步骤S2中的SKP算法按照以下公式进行：
Figure BDA0003698399530000022
其中，E表示协方差矩阵求解；H表示共轭求取；y表示SAR复观测数据，K为散射机制的总数量，Ck和Rk分别表示第k个散射机制的极化矩阵和相干矩阵。
进一步，所述步骤S3中的地相干系数γG和纯体相干系数γV分别按照以下公式进行计算：
γG＝Rg(B1,B2)；
γV＝Rv(B1,B2)；
其中，其中，B1表示选取干涉对的第一条基线；B2表示选取干涉对的第二条基线；
进一步，所述步骤S4中的每条空间基线γV的模糊区间γAmb的计算按照以下公式进行：
Figure BDA0003698399530000031
其中，abs表示绝对值，imag为虚部，real为实部，angle为相位(-π-π)，a'和b'为相干线的表示方程参数(y＝a'x+b')；
γAmb表示模糊区间；γm-mi表示可观测到的具有最小地体幅度比的复相干系数；
进一步，还包括以下步骤：
对于位于模糊区间之外的解，将在代价函数中加入一个极大值，以此排除其参与森林高度反演。
进一步，所述步骤S5中的多基线森林高度反演计算中是利用下述代价函数实现森林高度反演：
Figure BDA0003698399530000032
其中，Ns表示所采用多基线数据的基线数量，
Figure BDA0003698399530000033
为地相位，γV0为RVoG模型模拟的纯体相干系数，hv为森林高度，σ消光系数，kz为垂直波束；
F表示代价函数；Ns表示多基线数据的基线数量；j表示所选取的基线编号；γV-j表示第j条基线的纯体相干散射系数；i表示虚数单位。
本发明提供的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
本发明提供的存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的外接存储介质检测方法的步骤。
本发明的有益效果在于：
本发明提供的一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，
本方法协同SKP代数合成法和植被相干散射模型形成了一种多基线PolInSAR森林高度反演方法，重点去除以上三方面干扰的联合影响，实现森林高度的准确反演，并保证方法在不同区域和时间基线下具有较高的鲁棒性，以此为大范围森林高度和AGB反演制图提供技术支撑。
本方法充分利用多基线观测对模糊区间的响应差异，发展了多维模糊区间的去除方法以及解空间优化方法，以此有效降低地面残余散射、体时间失相干、地面时间失相干三大主要干扰因子对P波段重轨PolInSAR的影响，达到提高森林高度反演精度和鲁棒性的目的。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为基于TropiSAR 2009数据的单基线反演算法(FHIM1和FHIM2)精度验证结果
图2为基于TropiSAR 2009数据的多基线反演算法(FHIM3和本发明提出方法FHIM4)精度验证结果
图3为基于BioSAR 2007数据的多基线反演算法(FHIM3和本发明提出方法FHIM4)空间分布结果。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
实施例1
如图1所示，本实施例提供的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，该方法旨在解决P波段重轨PolInSAR在森林高度反演中存在的三大方面干扰(γVT，γGT和mmin)问题，即冠层体时间失相干(γVT)，地面时间失相干(γGT)和残余地面散射(mmin)干扰，本实施例提供的多基线森林高度反演方法的具体步骤如下：
步骤1：SKP分解。采用SKP算法分解森林不同散射机制，求取纯体相干矩阵(Rv)和地面相干矩阵(Rg)，去除地面时间失相干γGT和残余地面散射mmin的影响。
Figure BDA0003698399530000041
其中，E表示协方差矩阵求解；H表示表示共轭求取；y表示SAR复观测数据，K为散射机制的总数量，Ck和Rk分别表示第k个散射机制的极化矩阵和相干矩阵。
给定相干基线B1和B2的情况下，地相干系数(γG)和纯体相干系数(γV)：
γG＝Rg(B1,B2) (2)
γV＝Rv(B1,B2) (3)
步骤2：基于纯体相干系数γV模糊区间的解空间优化方法，由于纯体相干系数γV的求解会受到SKP分解误差和其他误差的影响，从而降低森林高度反演精度。为此，利用多基线各自独立的纯体相干系数γV模糊区间，开展解空间优化，去除不可能的解组合，以此提高森林高度反演精度和鲁棒性，其中，独立计算每条空间基线γV的模糊区间(γAmb)，表示如下：
Figure BDA0003698399530000051
其中，abs表示绝对值，imag为虚部，real为实部，angle为相位(-π-π)，a'和b'为相干线的表示方程参数(y＝a'x+b')；
γAmb表示模糊区间；γm-m表示可观测到的具有最小地体幅度比的复相干系数；
对于位于模糊区间之外的解，将在代价函数中加入一个极大值(如100)，以此排除其参与森林高度反演。
步骤3：多基线森林高度反演，通过假设体时间失相干只会降低纯体相干系数(γV)的相干强度，利用下述代价函数实现森林高度反演：
Figure BDA0003698399530000052
其中，Ns表示所采用多基线数据的基线数量，
Figure BDA0003698399530000053
为地相位，γV0为RVoG模型模拟的纯体相干系数，hv为森林高度，σ消光系数，kz为垂直波束；
F表示代价函数；Ns表示多基线数据的基线数量；j表示所选取的基线编号；γV-j表示第j条基线的纯体相干散射系数；i表示虚数单位。
该方程旨在查找γV0使其与γV之间的相位差最小化。该代价函数无需将体时间失相干引入到查找表模拟中，由此可显著提高反演效率。
实施例2
下面结合具体实施例和说明书附图对本实施例提供的多基线森林高度反演方法的精度和鲁棒性进行验证，并与传统的三阶段反演算法、固定消光系数法、以及已发布的多基线反演算法进行对比分析。
(1)数据集与方法介绍
数据集：采用TropiSAR 2009和BioSAR 2007两个数据集，包含了机载P波段重轨多基线PolInSAR数据，以及可用于森林高度反演精度验证的LiDAR CHM数据。针对TropiSAR2009，采用三条空间基线开展森林高度反演，其垂直波束大约为0.05,0.10和0.15rad/m，所有数据在同一天获取，即时间基线为0天，数据的详细信息如表1所示。针对BioSAR 2007，同样采用了三条空间基线开展多基线森林高度反演，其垂直波束大约为0.07,0.13和0.20rad/m。为了进一步验证本实施例提供的方法对时间失相干的鲁棒性，选取BioSAR 2007中三个不同时间基线的观测数据分别开展多基线森林高度反演与验证，时间基线分别为0天、30天和56天。数据的详细信息如表2所示。
表1.基于TropiSAR 2009所选取的多基线PolInSAR数据信息
Figure BDA0003698399530000061
表2.基于BioSAR 2007所选取的多基线PolInSAR数据信息
Figure BDA0003698399530000062
表中，MB1表示研究区一中多基线数据集编号；Tropi0206、07biosar0406等表示所采用SLC图像的编号；site2-MB1表示研究区二中多基线数据集编号；
除本实施例提供的方法，还选取三种已发布森林高度反演方法进行对比分析。
FHIM1：Cloude等(2003)提出的传统三阶段反演算法。该方法假设可观测具有最小地体幅度比的复相干系数为纯体相干系数，并假设地相位为相干线与单位圆的交点。该方法同时受残余地面散射(mmin)，地面时间失相干(γGT)和冠层体时间失相干(γVT)的干扰。
FHIM2：固定消光系数法。该方法假设相干线与固定消光系数后的RVoG解空间的交点为纯体相干系数，并假设地相位为相干线与单位圆的交点。该方法可去除mmin的影响，但会受到γGT和γVT的影响。
FHIM3：Liao等(2019)提出的多基线反演方法，该方法利用多基线模糊区间之间的重叠区域求解并结合固定消光系数法优化森林反演结果，可缓解mmin和γVT的影响。但该方法会受到γGT的影响，同时其采用的固定消光系数流程也会影响森林高度反演鲁棒性。
FHIM4：本实施例提供的多基线方法，理论上可全面去除所有地面时间失相干γGT，冠层体时间失相干γVT和残余地面散射mmin三大干扰的影响。
(2)森林高度反演精度验证
图1展示了FHIM1和FHIM2两种单基线反演精度验证。传统的三阶段反演算法FHIM1在所有三条空间基线中都存在严重的高估误差，随空间基线的增加高估误差呈现逐渐减小的趋势。当采用FHIM2后，高度较高的森林区域高估误差得到了较好的降低，但较矮森林区域的高估误差反而加重。整体而言，FHIM2较FHIM1有精度提升，但两种单基线反演方法都存在较大的反演误差，其得到的最佳精度为BL3基线下FHIM2反演结果，R2＝0.45，RMSE＝4.7m，ubRMSE＝4.7m。
图2展示了FHIM3和FHIM4两种多基线反演精度验证。相比于FHIM2，FHIM3进一步去除了森林体时间失相干的影响，其反演精度得到进一步提升，R2＝0.69，RMSE＝4.8m，ubRMSE＝3.7m。但该方法仍然受地面时间失相干影响，且其鲁棒性会因固定消光系数而降低。当采用本实施例提供的FHIM4反演方法后，R2提高到了0.76，RMSE降低到3.3，ubRMSE降低到3.1。其反演结果在空间分布上明显与LiDAR CHM更加的吻合，特别对于较矮森林区域的提升效果尤为明显。
(3)森林高度反演鲁棒性验证
图3展示了采用BioSAR 2007数据集开展的森林高度反演鲁棒性对比验证，图3中(a)，(b)和(c)分别表示不同时间基线长度下的反演结果对比，结果表明更长的时间基线会带来更大的时间失相干，造成森林高度反演更严重的高估误差，且这种影响对于较矮的森林尤为明显。相比于同是采用多基线数据反演的FHIM3方法，本实施例提供的方法明显受时间基线的影响更小。本方法的30天反演结果和0天结果之间的平均高度差为1.2m，而对于FHIM3，该平均高度差增长为2.8m。对于0天和56天，本方法的反演结果高度差为3.1m，而FHIM3为6.4m。这表明即使当时间基线增长到将近2个月之久，本方法仍然能较好地缓解时间失相干的影响，得到相对稳定的森林高度反演结果。而未来BIOMASS卫星设计的重访周期小于45天，因此本方法高鲁棒性具有潜力实现基于BIOMASS卫星数据的大范围森林高度制图。
本方法全面以去除上述误差所带来的多维模糊区间问题，有效提高森林高度反演的精度与普适性，并以不同研究区的机载P波段重轨PolInSAR为例展开方法说明。其中，将SKP分解法引入到RVoG模型中去除γGT和mmin带来的模糊区间，并进一步发展多基线反演方法去除γVT带来的模糊区间，至此实现森林高度准确反演，为大范围森林AGB估算提供技术支持。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (9)

1.一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：获取植被覆盖区的SAR影像数据；
步骤S2：采用SKP算法分解森林不同散射机制，求取地面相干矩阵Rg和纯体相干矩阵Rv；
步骤S3：结合设定的多基线计算地相干系数γG和纯体相干系数γV；
步骤S4：利用多基线各自独立的纯体相干系数γV模糊区间，求取其重合区间以此优化解空间，去除不可能的解组合；
步骤S5：多基线森林高度反演，通过假设体时间失相干降低纯体相干系数γV的相干强度，利用代价函数实现森林高度反演。
2.如权利要求1所述的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，其特征在于：所述步骤S5中的利用代价函数实现森林高度反演具体按照以下公式进行：
Figure FDA0003698399520000011
其中，Ns表示所采用多基线数据的基线数量，
Figure FDA0003698399520000013
为地相位，γV0为RVoG模型模拟的纯体相干系数，hv为森林高度，σ消光系数，kz为垂直波束；
F表示代价函数；Ns表示多基线数据的基线数量；j表示所选取的基线编号；γV-j表示第j条基线的纯体相干散射系数；i表示虚数单位。
3.如权利要求1所述的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，其特征在于：所述步骤S2中的SKP算法按照以下公式进行：
Figure FDA0003698399520000012
其中，E表示协方差矩阵求解；H表示共轭求取；y表示SAR复观测数据，K为散射机制的总数量，Ck和Rk分别表示第k个散射机制的极化矩阵和相干矩阵。
4.如权利要求1所述的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，其特征在于：所述步骤S3中的地相干系数γG和纯体相干系数γV分别按照以下公式进行计算：
γG＝Rg(B1,B2)；
γV＝Rv(B1,B2)；
其中，其中，B1表示选取干涉对的第一条基线；B2表示选取干涉对的第二条基线。
5.如权利要求1所述的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，其特征在于：所述步骤S4中的每条空间基线γV的模糊区间γAmb的计算按照以下公式进行：
Figure FDA0003698399520000021
其中，abs表示绝对值，imag为虚部，real为实部，angle为相位(-π-π)，a'和b'为相干线的表示方程参数(y＝a'x+b')；
γAmb表示模糊区间；γm-min表示可观测到的具有最小地体幅度比的复相干系数。
6.如权利要求5所述的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，其特征在于：还包括以下步骤：
去除位于模糊区间之外的解，使其不参与森林高度反演。
7.如权利要求1所述的针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法，其特征在于：所述步骤S5中的多基线森林高度反演计算中是利用下述代价函数实现森林高度反演：
Figure FDA0003698399520000022
其中，Ns表示所采用多基线数据的基线数量，
Figure FDA0003698399520000023
为地相位，γV0为RVoG模型模拟的纯体相干系数，hv为森林高度，σ消光系数，kz为垂直波束；
F表示代价函数；Ns表示多基线数据的基线数量；j表示所选取的基线编号；γV-j表示第j条基线的纯体相干散射系数；i表示虚数单位。
8.针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
9.存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的外接存储介质检测方法的步骤。
CN202210681039.9A 2022-06-16 2022-06-16 一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质 Pending CN115079205A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210681039.9A CN115079205A (zh) 2022-06-16 2022-06-16 一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210681039.9A CN115079205A (zh) 2022-06-16 2022-06-16 一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115079205A true CN115079205A (zh) 2022-09-20

Family

ID=83252842

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210681039.9A Pending CN115079205A (zh) 2022-06-16 2022-06-16 一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115079205A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117077547A (zh) * 2023-10-16 2023-11-17 西南林业大学 森林地上生物量估计方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117077547A (zh) * 2023-10-16 2023-11-17 西南林业大学 森林地上生物量估计方法及系统
CN117077547B (zh) * 2023-10-16 2023-12-26 西南林业大学 森林地上生物量估计方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Petri et al. Emulating the CFHTLenS weak lensing data: Cosmological constraints from moments and Minkowski functionals
Munshi et al. Cosmology with weak lensing surveys
Petri et al. Validity of the Born approximation for beyond Gaussian weak lensing observables
Zhao et al. The EXPRES stellar signals project II. State of the field in disentangling photospheric velocities
CN115062260B (zh) 一种适用于异质森林的森林生物量PolInSAR估算方法和系统、存储介质
Abarbanel et al. Obtaining order in a world of chaos [signal processing]
Yao et al. An improved iterative algorithm for 3-D ionospheric tomography reconstruction
CN108051810A (zh) 一种InSAR分布式散射体相位优化方法
CN103608825A (zh) 确定迭代影像重建中的像元映射的方法
CN112556660B (zh) 基于卫星测高数据的海域重力异常反演方法及系统
CN111239736B (zh) 基于单基线的地表高程校正方法、装置、设备及存储介质
Namikawa et al. Lensing reconstruction from a patchwork of polarization maps
CN115079205A (zh) 一种针对P波段重轨PolInSAR的多基线森林高度反演方法及系统、存储介质
CN111812581B (zh) 基于原子范数的球面阵列声源波达方向估计方法
Kalbouneh et al. Multipole expansion of the local expansion rate
Zhang et al. A Multibaseline PolInSAR Forest Height Inversion Model Based on Fourier–Legendre Polynomials
CN114067058A (zh) 多角度sar立体成像方法
Gatti et al. Dark Energy Survey Year 3 results: Simulation-based cosmological inference with wavelet harmonics, scattering transforms, and moments of weak lensing mass maps. Validation on simulations
Sadeghi et al. Monitoring land subsidence in a rural area using a combination of ADInSAR and polarimetric coherence optimization
Hu et al. Isolating orbital error from multitemporal InSAR derived tectonic deformation based on wavelet and independent component analysis
Ma et al. A new spatiotemporal InSAR tropospheric noise filtering: An interseismic case study over Central San Andreas fault
Taruya Probing anisotropies of gravitational-wave backgrounds with a space-based interferometer. III. Reconstruction of a high-frequency sky map
CN112946601B (zh) 基于Gauss-Seidel的高效分布式目标相位优化方法
Lazecky et al. InSAR-derived horizontal velocities in a global reference frame
US6317478B1 (en) Method and apparatus for imaging based on calculated inversion values of cone beam data

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination