龍江平,丁曉利,2,汪長(zhǎng)城

1.中南大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程系,湖南長(zhǎng)沙 410083;2.香港理工大學(xué)土地測(cè)量與地理資訊學(xué)系,香港 九龍

極化方位角補(bǔ)償信息支持下的植被參數(shù)反演

龍江平1,丁曉利1,2,汪長(zhǎng)城1

1.中南大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程系,湖南長(zhǎng)沙 410083;2.香港理工大學(xué)土地測(cè)量與地理資訊學(xué)系,香港 九龍

SAR圖像中散射目標(biāo)的散射矩陣受極化方位角(POA)的影響會(huì)改變散射體的散射特性,散射矩陣是極化干涉SAR(PolInSAR)估計(jì)不同極化狀態(tài)下復(fù)相干性的基礎(chǔ)。本文根據(jù)極化方位角產(chǎn)生機(jī)制,建立了多視情況下基于極化方位角補(bǔ)償?shù)臉O化干涉相干性估計(jì)模型,分析極化方位角補(bǔ)償對(duì)相干性估計(jì)方法和不同散射機(jī)制下相干性估計(jì)的影響程度,研究基于三階段法與極化方位角補(bǔ)償?shù)闹脖粎?shù)反演。利用L波段SIRC全極化SAR圖像為試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證極化方位角補(bǔ)償對(duì)極化干涉相干性估計(jì)和植被參數(shù)反演的可行性。試驗(yàn)結(jié)果表明,極化方位角補(bǔ)償能夠改變不同極化狀態(tài)相干性分布規(guī)律,提高相干直線(xiàn)擬合精度,可改善植被參數(shù)反演的可靠性和合理性。

極化方位角補(bǔ)償;極化干涉SAR;相干性;三階段法;植被參數(shù)

1 引 言

電磁波的極化狀態(tài)由極化方位角和橢圓角兩個(gè)參數(shù)表示,極化方位角是極化橢圓的長(zhǎng)軸和水平線(xiàn)的夾角。散射目標(biāo)的極化方位角被認(rèn)為是方位向坡度、距離向坡度和雷達(dá)入射角的函數(shù)[1]。當(dāng)SAR傳感器對(duì)水平地表成像,水平極化方向與地表平行,極化方位角為0°,當(dāng)成像地表存在方位向和距離向的坡度,散射目標(biāo)的極化方位角發(fā)生偏移。極化方位角的偏移導(dǎo)致散射矩陣的幅度和相位發(fā)生變化,改變散射目標(biāo)的散射特性。相同散射特性的散射體由于極化方位角偏移產(chǎn)生不同的散射矩陣,直接影響SAR圖像的分類(lèi)、建筑物信息提取以及極化信息的反演[1-2]。為了準(zhǔn)確反演散射矩陣中包含的極化信息,文獻(xiàn)[1,3]提出基于外部DEM的極化方位角估計(jì),分析了地表坡度與極化方位角的關(guān)系;文獻(xiàn)[4]提出基于極化信號(hào)的極化方位角估計(jì);文獻(xiàn)[5]提出基于圓極化方法極化方位角估計(jì);文獻(xiàn)[1,3]分析了極化方位角估計(jì)的特點(diǎn),認(rèn)為圓極化方法是比較理想的極化方位角估計(jì)方法。

極化方位角的估計(jì)與補(bǔ)償已經(jīng)應(yīng)用于地形坡度信息反演、極化目標(biāo)的識(shí)別與分類(lèi)以及極化特征分解等,如文獻(xiàn)[3]通過(guò)估計(jì)極化方位角反演了地表方位向坡度,文獻(xiàn)[6]利用極化方位角補(bǔ)償獲取目標(biāo)散射矩陣中的最大對(duì)稱(chēng)分量,文獻(xiàn)[7]利用去極化方位角補(bǔ)償將散射目標(biāo)的能量集中到共極化通道,文獻(xiàn)[8]提出多視散射矩陣和相干矩陣的極化方位角補(bǔ)償方法,并應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)和極化信息分解。

極化方位角的估計(jì)與補(bǔ)償對(duì)PolInSAR的復(fù)相干性估計(jì)以及植被參數(shù)反演的研究局限于模擬數(shù)據(jù)和理論分析階段。文獻(xiàn)[7]根據(jù)散射特性差異分析了極化方位角對(duì)PolInSAR的復(fù)相干性估計(jì)的影響,并從理論上證明了植被參數(shù)估計(jì)與極化方位角補(bǔ)償?shù)年P(guān)系,并根據(jù)模擬數(shù)據(jù)分析了植被高度估計(jì)誤差與極化方位角大小的關(guān)系。但是極化方位角補(bǔ)償對(duì)復(fù)相干性值域以及估計(jì)方法的影響還有待進(jìn)一步研究,而且,PolInSAR植被參數(shù)反演是以估計(jì)的復(fù)相干性為基礎(chǔ),極化方位角補(bǔ)償后的復(fù)相干性對(duì)體相干性和地表相位估計(jì)的影響需要進(jìn)一步明確。

本文以三階段植被參數(shù)反演模型為基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)極化SAR圖像進(jìn)行極化方位角估計(jì)和補(bǔ)償,減弱散射目標(biāo)取向差異,降低散射目標(biāo)散射特性的模糊性,并建立極化方位角對(duì)極化干涉相干矩陣的補(bǔ)償模型,便于準(zhǔn)確估計(jì)植被區(qū)域的復(fù)相干性,確定體散射相位中心。以模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際SAR分析極化方位角補(bǔ)償對(duì)極化干涉相干性估計(jì)和植被參數(shù)反演的影響,研究極化方位角與復(fù)相干性估計(jì)方法的關(guān)系,明確極化方位角補(bǔ)償對(duì)體散射和地表相位估計(jì)的影響程度,進(jìn)一步提高植被參數(shù)反演精度。

2 極化方位角估計(jì)與補(bǔ)償模型

全極化SAR圖像獲取的2×2散射矩陣與散射目標(biāo)的材質(zhì)、形狀和結(jié)構(gòu)等物理參數(shù)相關(guān)。散射目標(biāo)構(gòu)造復(fù)雜性和結(jié)構(gòu)空間分布差異性造成散射目標(biāo)的取向差異,即引起極化SAR圖像中散射矩陣極化特性的差異。極化方位角是散射目標(biāo)取向的度量,認(rèn)為是散射目標(biāo)繞雷達(dá)視線(xiàn)方向的方位度量。

2.1 極化方位角的估計(jì)

極化方位角可以根據(jù)外部DEM和全極化SAR圖像的散射矩陣進(jìn)行估計(jì)[3,8]?；谌珮O化SAR圖像散射矩陣的極化方位角的估計(jì)方法分為極化響應(yīng)的方位角估計(jì)[4],基于圓極化方法極化方位角估計(jì)[5,9]和基于極化目標(biāo)分解的極化方位角估計(jì)[10-11]等。本文主要采用適應(yīng)性較好、計(jì)算簡(jiǎn)潔的基于圓極化方法估計(jì)極化方位角。

全極化SAR數(shù)據(jù)中,散射目標(biāo)在H、V線(xiàn)極化基下的散射矩陣S可以表示為[1]

根據(jù)極化基旋轉(zhuǎn)理論,該散射目標(biāo)的左旋、右旋極化基的散射矩陣Scirc可以表示為[1]

式中,SLL和SRR為左旋和右旋極化。單視或多視情況下散射目標(biāo)的極化方位角可以通過(guò)SLL和SRR的相位差進(jìn)行估計(jì),極化方位角θ可以表示為[3,8]

式中,Re(A)表示復(fù)數(shù)A的實(shí)部。通過(guò)式(4)估計(jì)的極化方位角的取值范圍為－45°～45°。

2.2 基于極化方位角補(bǔ)償?shù)南喔尚怨烙?jì)模型

極化方位角偏移使得散射機(jī)理相同的散射目標(biāo)具有不同的散射矩陣,從而導(dǎo)致提取的散射目標(biāo)的極化信息不準(zhǔn)確,影響散射目標(biāo)的物理參數(shù)反演。極化方位角補(bǔ)償是通過(guò)不同極化方位角的散射矩陣圍繞雷達(dá)視線(xiàn)方向旋轉(zhuǎn)到同一極化方位角下(如零度極化方位角),將同一散射體具有不同極化方位角的散射矩陣變換到同一基準(zhǔn)下,即同一散射目標(biāo)在相同的散射機(jī)理下具有相同的散射矩陣,消除極化方位角對(duì)散射矩陣的影響。

極化方位角補(bǔ)償后的Pauli基矢量~K為[1]

定義單位復(fù)矢量ω1和ω2,極化方位角補(bǔ)償后的極化干涉復(fù)相干系數(shù)估計(jì)模型表示為

從式(7)和式(8)可以看出,極化方位角補(bǔ)償對(duì)Pauli基中SHH＋SVV沒(méi)有影響。當(dāng)主輔全極化SAR數(shù)據(jù)的估計(jì)的極化方位角都為零時(shí),則相干性估計(jì)模型與極化方位角無(wú)關(guān),式(8)可以退化成無(wú)極化方位角補(bǔ)償?shù)南喔尚怨烙?jì)模型。

3 基于極化方位角補(bǔ)償植被參數(shù)反演

在相同的散射機(jī)制下,獲取散射目標(biāo)的散射矩陣會(huì)隨著極化方位角偏移而變化,影響極化干涉復(fù)相干矩陣和相干性的估計(jì)。植被信息反演是以復(fù)相干性估計(jì)為基礎(chǔ),不同極化狀態(tài)的相干性決定地表相位中心和體散射相位中心的估計(jì)。

3.1 極化方位角補(bǔ)償與復(fù)相干性估計(jì)

極化方位角補(bǔ)償是將同一散射目標(biāo)的取向歸一化,即極化方位角歸零化,讓同一散射機(jī)制的散射矩陣不會(huì)由于極化方位角的差異導(dǎo)致散射矩陣的差異。理想情況下二面角在極化方位角為零時(shí)的散射矩陣可以表示為S(0°)[8]

式中,k0為波數(shù);a和b為二面角的尺寸。根據(jù)式(5),當(dāng)極化方位角為10°和30°時(shí)的散射矩陣表示為S(10°)和S(30°)

從式(10)、式(11)可以看出,極化方位角偏移使得相同散射機(jī)制下的散射矩陣存在差異,改變了散射目標(biāo)的極化特性。

相同散射機(jī)制下,極化方位角偏移對(duì)散射矩陣的影響可以傳遞到對(duì)極化干涉復(fù)矩陣和相干性估計(jì)的影響。從式(8)中可以看出,主輔圖像的極化方位角偏移促使各自散射矩陣?yán)@雷達(dá)視線(xiàn)方向旋轉(zhuǎn)。極化方位角補(bǔ)償可以將散射矩陣歸一化到零度方位角狀態(tài),準(zhǔn)確的估計(jì)極化方位角有助于準(zhǔn)確的估計(jì)復(fù)干涉相干性。

極化干涉復(fù)相干性的估計(jì)過(guò)程中,極化空間中不同極化狀態(tài)對(duì)應(yīng)不同的散射機(jī)制,估計(jì)的相干性幅度和相位也會(huì)不同。本文模擬植被覆蓋區(qū)域的全極化數(shù)據(jù),在9×9的估計(jì)窗口下分別估計(jì)了不同極化狀態(tài)下的各種相干性。HH、HV和VV分別為線(xiàn)性極化的相干性,H Hp VV、HHm VV和HVp VH分別為Pauli基極化的相干性,NR1、NR2和NR3為Numerical range相位中心的相干性,Opt1、Opt2和Opt3是SVD分解方法得到的不同相位中心的相干性,PDhigh和PDlow為Phase diversity[15-16]方法相位中心的相干性,LL、LR和RR為左右旋圓極化的相干性,圖2是不同極化狀態(tài)估計(jì)的相干性分布。

從圖2可以知道,極化方位角補(bǔ)償對(duì)相干性估計(jì)方法的影響是有差異的。極化方位角補(bǔ)償對(duì)Numerical range方法和圓極化方法估計(jì)的相干性影響較小,而SVD方法在相位和幅度受極化方位角補(bǔ)償?shù)挠绊懽畲?。極化方位角補(bǔ)償對(duì)相干性估計(jì)的影響還與散射目標(biāo)的散射特性有關(guān)。植被區(qū)域散射體的取向與自然環(huán)境的影響有關(guān),對(duì)應(yīng)的體散射極化狀態(tài)如HV、HVm VH和Opt3,極化方位角補(bǔ)償前后相干性的幅度和相位影響較大,奇次散射和二次散射機(jī)制對(duì)應(yīng)的極化狀態(tài)如HH、VV和Opt1極化的相干性和相位受極化方位角補(bǔ)償?shù)挠绊戄^小。SVD方法中H Hp VV極化不受極化方位角補(bǔ)償?shù)挠绊?與式(8)中極化方位角補(bǔ)償原理一致。

3.2 極化方位角補(bǔ)償與植被高度反演

反演植被高信息是由體散射和地表散射的散射相位中心決定,不同散射機(jī)制下散射中心分離的準(zhǔn)確性決定反演植被高的精度。根據(jù)三階段法植被參數(shù)反演方法[13,15],不同極化狀態(tài)下的相干性估計(jì)決定相干直線(xiàn)的估計(jì)的精度。極化方位角補(bǔ)償影響相干性的估計(jì),也會(huì)影響相干直線(xiàn)參數(shù)的估計(jì)。

圖3為極化方位角補(bǔ)償對(duì)相干直線(xiàn)估計(jì)的影響,其中左圖為極化方位角補(bǔ)償前不同極化狀態(tài)估計(jì)的相干性,紅色的虛線(xiàn)為擬合的相干直線(xiàn),右圖為極化方位角補(bǔ)償后不同極化狀態(tài)估計(jì)的相干性,紅色的實(shí)線(xiàn)為擬合的相干直線(xiàn)。極化方位角影響了部分相干性估計(jì),不同極化狀態(tài)的相干性分布符合三階段法的線(xiàn)性條件。根據(jù)最小二乘原理擬合的相干直線(xiàn)參數(shù)受極化方位角的影響而發(fā)生改變,擬合中誤差在極化方位角補(bǔ)償后明顯改善,提高了參數(shù)估計(jì)的可靠性。三階段法估計(jì)的地表相位和植被高等參數(shù)與極化方位角補(bǔ)償有很大關(guān)系,表1為極化方位角補(bǔ)償前后參數(shù)的估計(jì)值,極化方位角補(bǔ)償后的植被高和擬合中誤差與極化方位角補(bǔ)償前有明顯改善。

表1 極化方位角對(duì)植被參數(shù)反演的影響Tab.1 Inverted forest parameters under the influence of compensation of polarization orientation

4 利用SIRC數(shù)據(jù)進(jìn)行植被參數(shù)反演及其結(jié)果分析

極化方位角補(bǔ)償是將散射矩陣的取向歸一化到零度方位角,同一散射機(jī)制下散射矩陣不會(huì)因極化方位角的變化而產(chǎn)生差異,減弱極化方位角對(duì)極化干涉相干性的估計(jì)和植被信息反演的影響。本文選取1994年10月8日和9日美國(guó)航天飛機(jī)在貝加爾湖附近獲取的L波段SIRC的全極化圖像作為極化干涉的主輔圖像,并進(jìn)行配準(zhǔn)、去平地效應(yīng)等處理。圖4為研究區(qū)域的光學(xué)影像和Pauli基分解合成圖,其中紅色矩形框中為植被覆蓋區(qū)域,該地區(qū)地勢(shì)比較平坦,大部分植被高度為20～30 m。

4.1 基于極化方位角補(bǔ)償?shù)闹脖粎?shù)反演

根據(jù)式(3)、式(4)的極化方位角估計(jì)原理,采用9×9的滑動(dòng)窗口依次估計(jì)每個(gè)像元的極化方位角。圖5為主輔影像估計(jì)的極化方位角。

主輔圖像的由于時(shí)間基線(xiàn)和空間基線(xiàn)造成的散射特性差異和散射目標(biāo)的取向差異都比較小,研究區(qū)域的地勢(shì)起伏較小,兩幅圖像估計(jì)的極化方位角的分布基本相同。主輔圖像散射目標(biāo)的極化方位角估計(jì)后,根據(jù)式(5)計(jì)算每個(gè)像元在極化方位角補(bǔ)償后的散射矩陣。通過(guò)極化方位角補(bǔ)償,主輔影像中同一個(gè)散射目標(biāo)的極化方位角歸一化到零度方位角,消除因散射目標(biāo)取向差異造成的散射性質(zhì)的差異。極化方位角補(bǔ)償后的散射矩陣根據(jù)式(5)構(gòu)成散射矢量,通過(guò)內(nèi)積形成T6矩陣,利用9×9的滑動(dòng)窗口估計(jì)極化干涉相干性。本文分別估計(jì)了線(xiàn)性極化基、Pauli極化基、SVD分解和圓極化下的極化干涉復(fù)相干性。圖6為不同極化狀態(tài)估計(jì)的極化干涉相干性。

以極化方位角補(bǔ)償后估計(jì)的相干性為基礎(chǔ),根據(jù)三階段法植被參數(shù)反演原理,在復(fù)平面內(nèi)估計(jì)每個(gè)像元的相干直線(xiàn)參數(shù),確定相干直線(xiàn)與復(fù)平面的交點(diǎn)。依據(jù)極化狀態(tài)的散射特性確定地表相位,以查表的方法確定SAR圖像中各個(gè)像元的植被高,圖7為極化方位角補(bǔ)償后的植被參數(shù)反演結(jié)果。

4.2 結(jié)果分析

對(duì)極化干涉SAR的主輔圖像分別估計(jì)每個(gè)像元的極化方位角。表2是估計(jì)的干涉對(duì)主輔圖像極化方位角及其差分的統(tǒng)計(jì)表,主輔圖像的極化方位角的均值和標(biāo)準(zhǔn)差為極化方位角估值的絕對(duì)值。從表中可以看出,研究區(qū)域內(nèi)主輔圖像估計(jì)的極化方位角差別不大,即在主輔圖像中散射目標(biāo)的取向有很高的相似度。

表2 主輔圖像估計(jì)的極化方位角統(tǒng)計(jì)表Tab.2 Statistical table of estimated polarization orientation of master and slave image

極化干涉相干性是植被參數(shù)反演的重要觀測(cè)量,不同相干性估計(jì)方法估計(jì)的極化干涉相干性與極化方位角的補(bǔ)償有一定的關(guān)系,特別是與體散射相關(guān)的極化狀態(tài)。圖4中藍(lán)色線(xiàn)段對(duì)應(yīng)線(xiàn)性極化和SVD分解的估計(jì)相干性和相位與極化方位角補(bǔ)償?shù)年P(guān)系見(jiàn)圖8。極化方位角補(bǔ)償對(duì)H H和VV極化的相干性的相位和幅度影響很小,對(duì)體散射為主的HV極化的相干性幅度和相位的影響則很明顯。SVD分解的3個(gè)相位中心對(duì)應(yīng)的相干性中,極化方位角補(bǔ)償對(duì)地面散射為主Opt1的相干性幅度影響很小,體散射為主的Opt3的相干性影響比較大,但是極化方位角補(bǔ)償使得SVD分解的相干性相位趨于平緩。

極化方位角補(bǔ)償對(duì)極化干涉相干性的影響,直接表現(xiàn)為三階段參數(shù)反演方法中對(duì)相干直線(xiàn)擬合的影響。選擇研究區(qū)域中藍(lán)色線(xiàn)段中的一段為剖面,極化方位角補(bǔ)償對(duì)植被參數(shù)反演的影響見(jiàn)圖9,主輔圖像的極化方位角之差趨于零,兩幅圖像估計(jì)的極化方位角大小基本一致。極化方位角補(bǔ)償后的相干直線(xiàn)估計(jì)的精度與擬合中誤差相關(guān),圖9中,極化方位角補(bǔ)償后的擬合中誤差明顯比極化方位角補(bǔ)償前的要小,每個(gè)像元的相干直線(xiàn)擬合的精度提高,不同極化狀態(tài)估計(jì)的相干性更加接近線(xiàn)性分布,通過(guò)極化方位角補(bǔ)償后反演的植被高趨于合理,提高了反演的精度與可靠性。

表3為極化方位角補(bǔ)償前后反演的植被參數(shù)對(duì)比,極化方位角補(bǔ)償前后植被高的均值沒(méi)有明顯的差別,但是反演的植被高標(biāo)準(zhǔn)差提高了。相干直線(xiàn)擬合中誤差在極化方位角補(bǔ)償后有明顯改善,在未進(jìn)行極化方位角補(bǔ)償時(shí),相干直線(xiàn)擬合中誤差均值為0.33,還有部分像元的擬合中誤差大于0.5,而在極化方位角補(bǔ)償后,擬合中誤差的均值和標(biāo)準(zhǔn)差都明顯下降,不同極化狀態(tài)估計(jì)的極化相干性分布的線(xiàn)性關(guān)系增強(qiáng),更加符合三階段植被高反演的假設(shè)前提,提高了植被高反演的成功率。

圖1 不同極化方位角補(bǔ)償對(duì)相干性的影響Fig.1 The influence to complex coherence by difference polarization orientation angle

圖2 極化方位角補(bǔ)償對(duì)不同極化狀態(tài)相干性的影響Fig.2 The complex coherence of difference polarization states under the influence of compensation of polarization orientation angle

圖3 極化方位角補(bǔ)償對(duì)相干直線(xiàn)擬合的影響Fig.3 The fitted coherence line affected by compensation of polarization orientation angle

圖4 研究區(qū)域Pauli基合成影像圖Fig.4 Pauli RGB compositions on the optical image of test area

圖5 主輔圖像極化方位角估計(jì)Fig.5 Estimated polarization orientation of master and slave image

圖6 基于極化方位角補(bǔ)償估計(jì)的干涉相干性Fig.6 Estimated complex coherence based on the compensation of polarization orientation angle

圖7 基于極化方位角補(bǔ)償?shù)闹脖粎?shù)估計(jì)Fig.7 Estimated forest parameters based on the compensation of polarization orientation angle

圖8 極化方位角補(bǔ)償對(duì)相干性估計(jì)方法的影響Fig.8 Methods of estimated coherence affected by the compensation of polarization orientation angle

圖9 極化方位角補(bǔ)償對(duì)植被參數(shù)反演影響Fig.9 Inverted forest parameters affected by the compensation of polarization orientation angle

表3 極化方位角補(bǔ)償前后反演的植被參數(shù)比較Tab.3 Comparing inverted forest parameters without compensation with compensation of polarization orientation angle

5 結(jié) 論

極化方位角的估計(jì)與補(bǔ)償影響極化特征和極化信息反演,本文針對(duì)極化方位角對(duì)散射矩陣的影響,建立多視情況下基于極化方位角補(bǔ)償?shù)臉O化干涉SAR相干性估計(jì)模型,分析極化方位角補(bǔ)償對(duì)不同相干性估計(jì)方法和不同極化狀態(tài)相干性分布的影響,通過(guò)分析及其試驗(yàn)對(duì)比,得出如下結(jié)論:

(1)極化方位角影響復(fù)極化相干性的估計(jì),在不同的最優(yōu)極化相干性估計(jì)方法中,極化方位角補(bǔ)償對(duì)不同性質(zhì)的散射體相干性的影響程度有差異,其中對(duì)體散射估計(jì)的復(fù)相干性的幅度和相位有比較大的影響。

(2)極化方位角補(bǔ)償后復(fù)相干性可以提高相干直線(xiàn)的擬合精度,讓不同極化狀態(tài)估計(jì)的相干性分布趨向于直線(xiàn),便于地表相位的確定,提高植被高估計(jì)精度。

本文中選取的數(shù)據(jù)是散射體性質(zhì)比較簡(jiǎn)單,地表起伏較小的區(qū)域。但是極化方位角的估計(jì)與方位向坡度相關(guān),不同方位向坡度和不同散射體性質(zhì)下的極化方位角估計(jì)及其補(bǔ)償有待進(jìn)一步研究。

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(責(zé)任編輯:宋啟凡)

Forest Parameters Inversion with the Support of Compensation Information of Radar Polarization Orientation Angle

LONG Jiangping1,DING Xiaoli1,2,WANG Changcheng1
1.Department of Surveying and Geo-informatics,Central South University,Changsha 410083,China;2.Department of Land surveying and Geo-informatics,Hong Kong Polytechnic University,Hong Kong,China

Polarization characteristics of scatterers are affected by the difference polarization orientation angle(POA),which influences the scattering matrix.Coherences with difference polarization states,which are important statistic data for polarimetric SAR interferometry(PolInSAR)technology,are estimated by scattering matrix and applied to inversion of vegetation parameters using the coherence scatter model.Based on the generation mechanism of polarization orientation angle,the estimation model of complex coherence is constructed in view of compensation of polarization orientation angle.And then,complex coherences with difference estimation methods and difference scatter mechanisms are analyzed under the influence of compensation of polarization orientation angle.The relation between the compensation of polarization orientation angle and the forest parameters inversion is revealed by fitted coherence line with the model of there stage inversion.Using quad-pol SIRCL-band SAR data,it is feasible for improvement the accuracy of complex coherence estimation and forest parameters inversion under the compensation of polarization orientation.The experiment results show that the distribution of difference polarization states can be changed with polarization orientation angle.With the compensation of polarization orientation angle,the accuracy of fitted coherence line is improved,and so the reliability and rationality of forest parameters inverted by three stage model can be improved.

compensation of polarization orientation angle;PolInSAR;coherence;three-stage method; forest parameters

LONG Jiangping(1982—),male,PhD,majors in PolSAR and PolInSAR data processing.

P237.3

A

1001-1595(2014)10-1051-10

2013-10-08

龍江平(1982—),男,博士,主要從事極化SAR和極化干涉SAR數(shù)據(jù)處理。

E-mail:longjiangping11＠163.com

LONG Jiangping,DING Xiaoli,WANG Changcheng.Forest Parameters Inversion with the Support of Compensation Information of Radar Polarization Orientation Angle[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2014,43(10):1051-1060.(龍江平,丁曉利,汪長(zhǎng)城.極化方位角補(bǔ)償信息支持下的植被參數(shù)反演[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2014,43(10):1051-1060.)

10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0151

修回日期:2014-05-07