【最新成果】基于ALOS-2 PALSAR-2多基线极化干涉SAR数据反演森林高度

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大范围、快速、高精度获取森林高度对林下地形测绘、全球碳循环分析及气候变化研究等领域具有重要意义。星载SAR系统具有覆盖范围广、轨道稳定、多次成像重复性好等优势，为大范围森林高度提取提供了契机。然而，受重返周期过长、观测信息不足、干涉基线过短等限制，星载干涉SAR技术尚未全面服务于森林高度提取。

针对以上问题，中南大学朱建军教授团队发展了一种基于基线选择的星载重轨多基线极化干涉SAR森林高度反演方法。面向ALOS-2 PALSAR-2干涉系统，以顾及时间去相干及短干涉基线的散射模型为基础，充分利用极化信息及多观测几何信息，降低时间去相干、测高敏感度低、先验信息不可靠及观测几何单一对森林高度提取的影响。

该工作拟发表在《雷达学报》2020年第3期“雷达遥感应用”专刊“基于ALOS-2 PALSAR-2多基线极化干涉SAR数据反演森林高度”（谭鹏源，朱建军，付海强，林辉），现已网络优先出版。

该文利用极化干涉SAR相干最优理论，在极化空间内寻求体散射占优的复相干性作为树高反演输入参数；然后，为了克服观测信息不足的问题，引入少量外部森林高度数据辅助实现时间去相干半经验散射模型反演；最后，在多基线条件下，根据极化干涉SAR复相干性的几何表达甄选最优基线用于森林高度反演。选取覆盖湖南黄丰桥林场三对ALOS-2 PALSAR-2全极化干涉数据进行实验验证，反演森林高度精度为2.05 m，相比最优单基线干涉SAR反演结果精度提高40%。验证了该方法提高星载重轨干涉SAR森林高度反演精度的可行性和有效性。

多基线极化干涉SAR融合反演结果

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