一种新颖的两阶段方法，用于改进在倾斜地形中利用SAR后向散射数据估算森林高度的精度

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：A Novel Two-Stage Approach to Improve Forest Height Estimation from SAR Backscatter in Sloping Terrain

　　

摘要：

利用合成孔径雷达（SAR）监测森林生物物理参数是遥感研究的一个重要方向。然而，在地形复杂的山区，地形变化会扭曲SAR后向散射信号，极大地限制了森林高度测量的准确性和可靠性。为了解决这一挑战，本文提出了一种新的两阶段框架，通过SAR后向散射强度来估算森林高度，并尽量减少地形的影响。首先，采用了一种光照区域校正方法，该方法考虑了地面坐标与SAR斜距坐标之间的几何差异，以获取实际倾斜地形区域的后向散射系数。其次，将森林后向散射的角度依赖性纳入垂直结构建模中，然后利用结构化的经验模型提取森林高度。为了验证所提出方法的有效性，使用来自阿巴拉契亚山脉Nantahala国家森林的两个不同成像几何位置的UAVSAR L波段数据集进行了实验。LVIS激光雷达数据作为参考高度用于准确性验证。实验结果表明，与传统方法（忽略地形影响）相比，所提出的两阶段方法在上升和下降数据集上的表现均十分稳健，分别将森林高度估算的准确性提高了33.9%和21.3%。