文档介绍：基于ALOSPALSAR数据不同极化下云南松蓄积量分析摘要:指出了合成孔径雷达(SAR)具有强穿透性的特点,能够不受天气影响探测滇中地区云南松单层林的信息特征。利用云南省宜良县ALOSPALSAR全极化数据和对应的地面实测了云南松林林分因子信息,分析了不同极化方式下后向散射系数与云南松单层林蓄积量之间的关系。通过分析比较,结果表明:VH极化状态下云南松蓄积量与后向散射系数较其他几种极化状相关性高,并根据森林散射机制进行讨论。关键词:云南松;ALOSPALSAR;后向散射系数;极化中图分类号::A文章编号:1674-9944(2015)04-0144-031引言随着全球温室效应的日益加剧,森林覆盖率不断减少,对森林进行科学、有效的基础分析,及时掌握森林资源情况,是实现森林可持续经营和森林资源永续利用的有效途径。云南松这一常见树种是云南省广泛分布的主要树种,因此对云南松林这一具有简单林分结构的的林分特征分析,具有很好的试验性。描述林分特征最基本的指标包括树种组成、年龄、胸径、树高、形数、林层、郁闭度和蓄积等,这些指标为森林经营提供必不可少的决策依据,是传统森林资源调查的重要内容。然而传统光学遥感由于受到天气、云层等影响,不能及时有效地准确获取图像信息,这无疑对于森林重要特征信息的提取带来不便。合成孔径雷达(SAR)具有强穿透性能,不易受到云层、天气等影响,能够全天时、全天候获取雷达数据,在一定程度上弥补了光学遥感的不足。由于合成孔径雷达(SAR)强穿透性能,相比可见光,能够更加深入地探测森林中下层的林分信息,能更准确地反映森林信息特征[1]。在SAR数据应用方面,L波段雷达后向散射数据在一定程度上已经取得了成功[2],早在国外,基于P波段计划SAR数据的分类实验表明:Wishart分类结果和均匀森林的树龄之间具有较好相关性。基于地表和随机散射模型(RandomVolumeoverGround,RVoG)的极化SAR干涉测量(PolarimetricSARInterferometry)技术逐步显现出在森林高度探测、生物量的估测方面的应用潜力[3]。近年来,为了利用微波遥感数据对森林植被地区进行分类检测,寻找一种新的敏感于树木高度、种群数量和植被疏密程度等森林特征的遥感参量,中国科学院相关专业人员利用中国天山地区SIR2C?X2SARL波段全极化干涉数据,对极化散射矩阵总功率、极化熵、相似性参数和极化干涉最优相关系数等极化和干涉合成孔径雷达(SAR)遥感参数进行了分析,并将这些参数进行加权组合,利用特征值分析方法求取最优加权系数,从而提出两种对森林特征敏感的参数组合表达式[4]。谈璐璐等人利用ESPRIT(旋转不变技术)算法对植被区域的极化干涉SAR数据进行反演,然后结合具体物理散射机制,引入相干最优化散射矢量,对该算法进行改进[5]。目前运用较多的是利用inSAR进行森林制图与分类,李增元、庞勇等利用ERSSAR干涉测量技术用于森林分类制图和利用激光雷达技术对森林平均树高提取做了一定的研究[6]。Kasischke利用多角度SIR-BSAR数据对阿根廷一个森林试验区的森林进行检测,研究显示出多角度SAR数据能够用于区分具有单一树种的纯林和多数中混交林之间所呈现出来的不同森林结构[7]。梁志峰等运用ALOSPALSAR数据分析了黑龙