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原文传递一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法

专利名称：	一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法
摘要：	一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法，属于遥感反演技术领域。本发明首先建立地表总体后向散射贡献的半经验模型，然后利用不同极化方式下地表总体后向散射贡献的半经验模型联合消除模型中地表土壤水分参数，得到双极化半经验模型；并基于研究区域内的样本数据对所建立的双极化半经验模型进行标定，再基于标定后的双极化半经验模型建立查找表，并辅以研究区域FMC的季节性物候规律进行FMC的反演。本发明能够真实、客观反映地表的总体后向散射贡献，同时避免了土壤水分散射对FMC反演结果的影响，明显提高了反演结果的准确性，并且可用于不同研究区域FMC反演，普适性强，弥补了基于微波遥感建立半经验模型反演FMC参数的空白。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	四川;51
申请人：	电子科技大学
发明人：	何彬彬;王龙;全兴文
专利状态：	有效
申请日期：	2019-05-06T00:00:00+0800
发布日期：	2019-07-26T00:00:00+0800
申请号：	CN201910372812.1
公开号：	CN110057997A
代理机构：	成都点睛专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	葛启函
分类号：	G01N33/22(2006.01);G;G01;G01N;G01N33
申请人地址：	611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
主权项：	1.一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：数据准备；获取研究区域内双极化SAR数据和多时相FMC实测数据，所述双极化SAR数据包括第一极化方式下SAR数据和第二极化方式下SAR数据；步骤二：模型建立；通过耦合裸土散射线性模型和忽略下垫面土壤和植被层之间二次散射贡献的植被散射水云模型，建立地表总体后向散射贡献的半经验模型，然后利用不同极化方式下地表总体后向散射贡献的半经验模型进行联合消除地表土壤水分参数，得到地表总体双极化后向散射系数与FMC直接相关的双极化半经验模型；步骤三：模型标定；选择所述样本数据中部分样本作为训练数据对步骤二建立的双极化半经验模型进行标定，计算模型经验系数；步骤四：参数反演；选择所述样本数据中剩余数据作为反演数据，基于步骤三标定后的双极化半经验模型，输入根据步骤一获取的多时相FMC实测数据确定的FMC变化范围以及所述样本数据中剩余样本中第一极化方式下雷达后向散射系数，模拟得到第二极化方式下雷达后向散射系数，双极化半经验模型建立相应查找表，以研究区域内FMC的物候规律为辅助，基于第二极化方式下雷达后向散射系数在查找表中反演FMC值。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一中还包括对双极化SAR数据进行预处理。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括辐射定标、空间噪声滤除、地形矫正、投影转换、重采样，后向散射系数提取以及局部入射角矫正。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双极化SAR数据具体为双极化后向散射系数。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤一中还包括对提取到的双极化后向散射系数进行时间序列插值和平滑滤波以得到匹配多时相FMC实测数据的雷达后向散射系数。 6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中裸土散射线性模型的表达式如下：式中，C和D是模型的经验系数，mv为地表土壤水分。 7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中忽略下垫面土壤和植被层之间二次散射贡献的植被散射水云模型的表达式如下：式中，A和B为模型的经验系数；V1和V2为表征植被的衰减和散射特征的参数，均选择为FMC；表示植被层对下垫面裸土层散射贡献的二次衰减系数；为地表总体后向散射系数；为裸土层的散射贡献。 8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用非线性最小二乘法计算半经验模型的经验系数；模型标定过程重复进行100次，每一次模型经验系数的初始值均随机产生，选择R2最大的拟合系数作为全局最优解参与到后续的FMC反演；所述决定系数R2的表达式如下：式中，μest和μobs分别代表单时相下模拟和实测的第一极化方式后向散射系数。 9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤四中通过查找表反演FMC，具体是通过最小代价函数查找FMC。 10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，代价函数可以是差平方Ds，表达式如下： Ds＝(μestr-μobsr)2 式中，μestr和μobsr分别为单时相下模拟和实测的第二极化方式后向散射系数。
所属类别：	发明专利