基于极化定向角补偿的思茅松林地上生物量反演

张国飞, 岳彩荣, 罗洪斌, 谷 雷, 朱泊东

(西南林业大学林学院,云南 昆明 650224)

森林生物量能够反映森林生态系统的状态和变化规律，准确地获取森林生物量时空分布信息是生态学和全球变化研究热点之一[1-2]。星载合成孔径雷达(SAR)遥感在森林结构和生物物理参数反演中得到了广泛的应用，利用SAR数据估测森林生物量主要有后向散射系数的估测[3-7]、极化干涉模型的估测[8-10]和层析成像估测[11]等方法。其中后向散射系数估测存在饱和点问题，极化干涉技术和层析成像技术需要多基线或多频段的全极化SAR数据，对数据质量要求较高[11-12]。目前已有许多提取地物信息的极化分解方法[12-14]，这些方法也被应用于生物量估算[11-15]。Kumar等[15]采用Yamaguchi分解后的四分量与水云模型(water cloud model，WCM)对印度杜德瓦国家公园进行地上生物量估算；Santi等[16]采用L、C双频SAR数据和人工神经网络模型(artificial neural networks，ANN)反演森林蓄积量，模型决定系数为0.74，均方根误差为77 m3/hm2。

电磁波穿过电离层引起极化平面法拉第旋转(Faraday rotation)，使电磁波极化定向角(polarization orientation angle,POA)产生偏移[17-19]。极化定向角偏移影响微波散射特性和极化特征[20]。已有研究发现由于电磁波极化椭圆极化定向角的偏移，SAR极化分解后的散射特征在机理上存在模糊性[14,17-19]，如体散射高估和二面角散射低估。这种模糊性在森林参数反演时必然增加模型反演误差。已有学者对极化旋转和极化定向角补偿问题进行研究[14,19,21-22]，但有关探究极化定向角偏移补偿对森林地上生物量等森林参数反演的影响鲜见报道。……