TY - JOUR ID - 10.11834/jrs.20232363 TI - 简缩极化SAR数据支持的森林地上生物量反演 AU - 赵 含 AU - 张王菲 AU - 姬永杰 AU - 韩宗涛 VL - IS - PB - 科学出版社 SP - EP - PY - JF - 遥感学报 JA - UR - http://jors.ijournals.cn/jrs/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202207250000003&flag=2 KW - 森林AGB;GF-3;Stokes;简缩极化;KNN-FIFS KW - forest AGB; GF-3; Stokes; Compact Polarimetry; KNN-FIFS AB - 目前国内外都正积极的进行基于简缩极化(Compact Polarimetry, CP)SAR的多方面研究,但鲜有研究将其应用在森林地上生物量(Above Ground Biomass, AGB)方面。为探究CP SAR数据在森林AGB反演中的可行性,以宜良小哨林场为研究区,提取水平线性CP Stokes1模式、垂直线性CP Stokes2模式、π/4线性模式(π/4 Transmit and Orthogonal Linear Receive)及CTLR(Circular Transmit and Dual Orthogonal Linear Receive)模式的4种CP SAR数据,并基于波的二分性原理,分别提取了各种模式的若干SAR参数,利用基于快速迭代特征选择的k最近邻(KNN-FIFS)算法开展了研究。研究结果表明:基于CTLR模式的森林AGB反演结果最优,R2=0.52,RMSE=13.02 t/hm2;此外,联合4组CP SAR数据的森林AGB反演结果精度有明显提升:R2=0.58,RMSE=12.16 t/hm2。KNN-FIFS适合于采用CP SAR参数进行森林AGB反演,其反演结果与采用全极化SAR数据进行反演的差别并不明显。提取的CP SAR参数中,线极化度ml ,倾斜角45度或-45度时的线极化分量功率值g2等特征在森林AGB反演中表现出较高的适用性,说明其能更好的表征森林信息。 ER -