基于时间去相关的三阶段森林高度估计方法
【摘要】 目的]在利用极化SAR数据反演树高时，时间去相关因子是影响反演精度的主要因素;目前，地面随机运动模型（RMoG）是该领域最有效的模型之一，但地面随机运动模型有着反演困难、耗时过长的缺点。为了改善这个问题，提出了简化RMoG模型。[方法]首先忽略地面运动，只保留植被冠层运动，重新改写植被体散射公式;然后对多个相干系数直线拟合出地面相位;再次通过PD极化相干最优方法来估计纯体散射去相干值;最后利用改写后的植被体散射公式建立查找表，在固定消光系数的基础上通过查找表反演得到植被高度。为了验证本研究方法的有效性，以瑞典南部的Remingstorp地区为研究区，以BioSAR2007项目的遥感数据进行试验，并以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)对4种模型的反演结果进行比较评价。[结果]表明:本研究方法可以很好地改善三阶段算法的高估问题。在精度比较方面:三阶段算法的R2为0.78，RMSE为8.52;RMoG模型的R2为0.47，RMSE为4.17;RMoGL模型的R2为0.48，RMSE为2.5
