干雪深度反演的同极化相位差模型

宋依娜，肖鹏峰,2,3，张学良，卓 越，马 威

1.南京大学地理与海洋科学学院，江苏 南京 210023；2.自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室，江苏 南京 210023；3.江苏省地理信息技术重点实验室，江苏 南京 210023

积雪是冰冻圈和水圈重要的组成部分，在全球变化研究中具有重要地位[1]。一方面，积雪作为一种特殊的地表覆盖物，通过反射大部分太阳辐射以及在消融过程中吸收大量能量，对全球气候系统产生了显著的降温作用[2-3]。同时，积雪融水作为全球水资源的重要组成部分，为全球1/6人口提供了水源[4]，并进一步产生了水力发电、农业灌溉等其他用途[5]。另一方面，积雪具有时空不稳定性，过量或非适时的积雪也会引发自然灾害，给人类生命和财产安全带来巨大的威胁和损失[6]。而积雪深度作为积雪的重要因子，表征局部气候环境特征与水资源条件，是水文预测、气候模拟、雪灾监测与评价等模型的重要输入参数[7]。获取高精度雪深空间分布信息可为水资源管理、气候变化研究和防灾减灾工程等提供科学支撑。

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)因其有较高的空间分辨率[8]且对积雪特性有着较高的敏感度等优势[9-10]，在流域尺度的雪深反演中具有较强的适用性[11-12]。极化SAR通过回波获取关于积雪的散射特征[13]，被广泛应用于积雪相关研究，如干湿雪的分类、雪湿度和雪密度等参数的反演[14-16]，但是目前的研究对极化SAR的极化相位信息的分析较少[17]。极化SAR计算同一天线、不同极化方式的极化相干，可获取极化相干系数和极化相位信息，包括同极化相位差(co-polarized phase difference,CPD)。……