谭鹏源 朱建军* 付海强 林 辉

①(中南大学地球科学与信息物理学院 长沙 410083)

②(中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心 长沙 410004)

1 引言

森林高度是估算森林蓄积量及生物量的重要基础数据，对于研究森林资源状况以及分析全球生态环境、气候变化具有重要意义。极化合成孔径雷达干涉测量技术(Polarimetric SAR Interferometry,PolInSAR)采用微波监测模式，其回波信号不仅记录垂直结构及其属性信息，且可以区分同一分辨单元内不同散射体高度的能力，已被视为大范围、高分辨率、高精度反演森林高度的有效手段之一[1]。

为了实现利用PolInSAR观测量准确地提取森林高度，Thrauhft等人[2]建立了随机地体二层散射模型(Random Volume over Ground,RVoG)，该模型将森林散射场景抽象为两层，即由随机均匀分布的散射体组成的植被层，以及微波信号不可穿透的地表层。随后，Papathanassiou等人[3,4]进一步分析PolInSAR复相干性与RVoG模型的关联，建立了利用PolInSAR反演森林高度的框架。实质上，该框架是基于体散射去相干的模型表达来反演森林高度等参数的，并且利用不同PolInSAR数据都获得了较高的反演精度[5–7]。

由于森林场景具有显著的时变性，具有长时间间隔的星载重轨干涉SAR(如ALOS-1至少为46天，ALOS-2为14天)散射场景内介电常数变化(如降雨)和风动都会产生严重的时间去相干。因此，除了体去相干的影响，时间去相干也是星载重轨极化干涉SAR数据中不可忽略的去相干因素，决定了森林参数反演的精度，甚至是反演成败的关键。为此，Yang等人[8]在随机移动散射模型(Random Motion over Ground,RMoG)[9]和体时去相干散射模型 (Volume Temporal Decorrelation,VTD)模型[10]基础上，提出一种时间去相干半经验森林高度反演方法。……