[发明专利]基于复数域平差理论的POLInSAR植被高度反演方法

权利要求书

1.一种基于复数域平差理论的POLInSAR植被高度反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 

步骤1：对获取的N景全极化数据进行配准，获得M个基线干涉对； 

步骤2：对M个基线干涉对进行极化干涉，获得M*P个干涉条纹图，并估计其对应的复相干性；P为极化通道数； 

对于配准后的主影像S1和辅影像S2，复相干性计算公式如下： 

0≤γ≤1 

式中s₁s₂*表示s₁与s₂的复共轭进行相乘，＜·＞表示求邻域平均。*是复数的共轭算子； 

步骤3：基于复数域平差计算，求得植被高h_v； 

所述的步骤1中：N为影像的数目，每景全极化数据即POLSAR数据，包含HH、HV、VH、VV四种极化数据；所述的配准过程为： 

选取其中一景POLSAR数据的HH极化SAR影像作为参考影像，将其余N-1景全极化数据中选取每景HH极化SAR影像采用GAMMA软件中灰度匹配方法配准到参考影像的坐标框架下；然后采用与HH极化组合方式相同的配准多项式对其它极化组合方式(HV、VH、VV)的SAR影像进行配准)； 

任意两景全极化数据均进行干涉处理，从而得到个基线干涉对。 

2.根据权利要求1所述的基于复数域平差理论的POLInSAR植被高度反演方法，其特征在于，在所述的步骤2中， 

对于每个基线干涉对，利用Pauli基合成技术或极化相干最优化技术生成Pauli极化或最优极化组合方式共P个，进而总的干涉对扩展为M*P个。

3.根据权利要求1所述的基于复数域平差理论的POLInSAR植被高度反演方法，其特征在于，所述的步骤3包括如下几个子步骤： 

步骤a：采用粗差探测的方法，剔除观测误差大于2倍中误差的极化组合方式； 

步骤b：建立复数域平差函数模型和随机模型； 

所述的函数模型为随机地体二层相干散射模型(Random Volume Over Ground，RVOG)，其表达式为： 

式中w为单位复数矢量，对应于某一种极化方式，γ(w)表示极化方式w对应的复相干性； 代表植被下的地表相位，h_v代表植被高度，μ(w)为地体幅度比，γ_V表示只由植被层产生的纯体相干性，有： 

式中σ为消光系数，为待求参数，用于描述植被层粒子对入射波的吸收和散射过程；h_v表示植被高度；在函数模型中，γ(w)为模型中的观测量，μ(w)，γ_V(σ，h_v)为待求参数，k_z表示有效垂直波数，为已知数，根据成像几何和雷达波长λ求得，即： 

B_⊥代表两次成像期间传感器上雷达天线间的距离；(垂直基线代表基线沿垂直于雷达视线方向(雷达天线到目标点)的分量) 

任意极化通道观测值的权为：

N代表观测值个数，根据极化SAR理论，不同极化的复相干性的模的中误差表达式如下： 

N_sample代表相干性估计时参与估计的独立像元样本总个数； 

随机模型即权阵P，权阵P的表达式为： 

P＝diag(P(w₁)，P(w₁)，P(w₂)，P(w₂)，...，P(w_N)，P(w_N)) 

其中，diag表示对角矩阵算子，N表示代表复相干性观测值个数，此时P为一2N*2N列的对角矩阵，即为随机模型； 

步骤c：基于复数域最小二乘准则，即复观测值残差的实部和虚部同时最小，采用两种策略求解未知参数： 

1)直接利用非线性最小二乘迭代算法，在解空间内逐步搜索寻找最优解，求解植被高度； 

2)分两步求解植被高度：首先将观测模型线性化，构建误差方程，结合误差方程直接解算处理技术，采用修正的奇异值分解方法对误差方程进行求解，进而利用最小二乘原理直接求取纯体相干系数，然后利用查找表的思想迭代求取植被高度。