一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法技术

一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法，属于遥感反演技术领域。本发明专利技术首先建立地表总体后向散射贡献的半经验模型，然后利用不同极化方式下地表总体后向散射贡献的半经验模型联合消除模型中地表土壤水分参数，得到双极化半经验模型；并基于研究区域内的样本数据对所建立的双极化半经验模型进行标定，再基于标定后的双极化半经验模型建立查找表，并辅以研究区域FMC的季节性物候规律进行FMC的反演。本发明专利技术能够真实、客观反映地表的总体后向散射贡献，同时避免了土壤水分散射对FMC反演结果的影响，明显提高了反演结果的准确性，并且可用于不同研究区域FMC反演，普适性强，弥补了基于微波遥感建立半经验模型反演FMC参数的空白。

A Time Series Inversion Method for Forest Fuel Moisture Content Based on Bipolar SAR Data

【技术实现步骤摘要】
一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法
本专利技术属于遥感反演
，具体涉及一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法。
技术介绍
森林火灾破环生态环境，释放温室气体，污染大气并造成人员伤亡，世界各国已将森林火灾风险的评估与预警作为森林管理的一项重要举措。针对火灾风险的评估，Pyne等提出了著名的火三角模型，即气候信息、地形信息和可燃物信息是评估火灾风险的三个重要指标。其中气候信息和地形信息的获取相对容易，而可燃物信息主要分为可燃物类别、可燃物载荷以及可燃物含水率(FuelMoistureContent,FMC)，其中FMC容易受到天气等因素的影响从而存在较大的不确定性，因此评估火灾风险的关键在于可燃物信息中FMC变化的精确监测。遥感技术的发展为FMC的监测提供了有效途径。由于植被含水在近红外及短波红外波段具有一定的灵敏性，光学遥感是现阶段反演FMC的主要手段，但由于可见光、红外光谱信号有限的穿透能力，受云层及太阳照射条件的限制，使得基于光学遥感反演FMC的精度极易受到云雨雾等天气条件的影响。相比之下，微波遥感具有全天时、全天候、穿透能力强的特点，不受光照、云雾等天气条件的影响，且对于地表水分信息表现出高敏感特性，在FMC反演领域具有很大的应用潜力。然而，目前基于微波遥感进行FMC反演的研究鲜少，并且基本集中于分析后向散射系数与实测FMC数据间的统计关系而建立得到的经验模型。这些经验模型的空间可拓展性差，给预测区域FMC估测带来了很大的不确定性，缺乏普适性。因此，亟需发展一种普适性强和可靠性高的基于SAR数据的FMC反演方法，明显提高地表可燃物含水率的预测精度。近几十年来，针对地表的微波散射机理，国内外学者进行了大量的研究，提出了许多具有物理机制的裸土散射模型和植被散射模型用于地表参数的反演，相比经验统计方法而言，这些模型具有较高的普适性和可靠性。但地表散射是一个十分复杂的过程，植被和下垫面裸土都存在散射，且互相影响。因此如何客观、真实地反映地表植被的散射贡献成为了本领域亟待解决的技术问题。近年来，随着合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)技术的不断发展，越来越多的搭载有SAR传感器的卫星升空和入轨，星载SAR逐渐的从低时间空间分辨率、单一波段、单一极化方式、固定视角、单一工作模式向高时间空间分辨率、多波段、多极化方式、多视角、多工作模式转变。这为基于微波遥感的地表参数监测研究提供了更充分的数据支持。
技术实现思路
针对现有技术基于微波遥感反演FMC存在下垫面裸土影响的问题，本专利技术提供一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法来克服现有问题，提高地表可燃物含水率估测结果的精度。为了解决现有技术的问题，本专利技术提供的技术方案具体如下：一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法，包括以下步骤：步骤一：数据准备；获取研究区域内双极化SAR数据和多时相FMC实测数据，所述双极化SAR数据包括第一极化方式SAR数据和第二极化方式SAR数据；步骤二：模型建立；通过耦合裸土散射线性模型和忽略下垫面土壤和植被层之间二次散射贡献的植被散射水云模型，建立地表总体后向散射的半经验模型，然后利用不同极化方式下地表总体后向散射的半经验模型进行联合消除地表土壤水分参数，得到双极化雷达后向散射系数与FMC直接相关的双极化半经验模型；步骤三：模型标定；选择所述样本数据中部分样本作为训练数据对步骤二建立的双极化半经验模型进行标定，计算模型经验系数；步骤四：参数反演；选择所述样本数据中剩余数据作为反演数据，基于步骤三标定后的双极化半经验模型，输入根据步骤一获取的多时相FMC实测数据确定的FMC变化范围以及所述样本数据中剩余样本中第一极化方式下的雷达后向散射系数，模拟得到第二极化方式下的雷达后向散射系数，建立相应查找表，以研究区域内FMC的季节性物候规律为辅助，基于实测的第二极化方式下的雷达后向散射系数在查找表中反演FMC值。进一步地，所述步骤一中还包括对双极化SAR数据进行预处理。更进一步地，所述预处理包括辐射定标、空间噪声滤除、地形矫正、投影转换、重采样，后向散射系数提取以及局部入射角矫正。进一步地，所述双极化SAR数据具体为双极化后向散射系数，极化方式可以为四种极化方式——HH、VV、HV、VH中任意两种的组合。进一步地，所述步骤一中还包括对提取到的双极化后向散射系数进行时间序列插值(cubicsplineinterpolationmethod)和平滑滤波(Savitzky-Golaysmoothfilter)，以匹配多时相FMC实测数据的雷达后向散射系数。作为一种具体实施方式，所述步骤一中还包括采用三次样条插值方法(cubicsplineinterpolationmethod)对双极化后向散射系数进行时间序列插值，再采用S-G平滑滤波器(Savitzky-Golaysmoothfilter)对插值后的数据进行平滑滤波，得到匹配多时相FMC实测数据的雷达后向散射系数。进一步地，所述步骤二中裸土散射线性模型的表达式如下：式中，C和D是模型的经验系数，mv为地表土壤水分。本专利技术选择裸土散射线性模型的原因是因为模型忽略了地表粗糙度对裸土散射的影响，认为裸土散射贡献直接受地表土壤水分的控制，直接简化了裸土散射机理。进一步地，所述步骤二中忽略下垫面土壤和植被层之间二次散射贡献的植被散射水云模型的表达式如下：式中，A和B为模型的经验系数；V1和V2为表征植被的衰减和散射特征的参数，均选择为FMC；表示植被层对下垫面裸土层散射贡献的二次衰减系数；为地表总体后向散射系数；为裸土层的散射贡献，由公式1计算。本专利技术选择植被散射水云模型是因为其作为一个半经验模型，既包含一定的物理机制，又具有相应的统计学意义，具有较广泛的应用价值；而下垫面裸土与地表植被层之间二次散射贡献相对于下垫面裸土和地表植被层散射贡献而言很弱，可以忽略不计。进一步地，所述步骤二中建立地表总体双极化后向散射系数与FMC直接关联的半经验模型具体是先通过公式(3)得到如公式(5)所示地表土壤水分表达式，然后将公式(5)直接带入公式(4)中，消除地表土壤水分这一参数，由此得到双极化半经验模型；公式(3)、公式(4)、公式(5)的表达式如下：式中，为第一极化方式的地表总体后向散射系数；为第二极化方式的地表总体后向散射系数，表示第一极化方式下植被层对下垫面裸土层散射贡献的二次衰减系数；表示第二极化方式下植被层对下垫面裸土层散射贡献的二次衰减系数；A1和A2、B1和B2、C1和C2以及D1和D2分别为第一极化方式下和第二极化方式下的经验系数。本专利技术建立的半经验模型中，由于地表土壤水分mv直接影响地表总体后向散射系数，但目前缺乏可靠的地表土壤水分实测数据或者地表土壤水分卫星产品可以使用，从而导致模型无法真实反映地表植被的散射贡献。因此本专利技术创新提出基于不同极化方式的半经验模型联立消除地表土壤水分，进而避免地表土壤散射对反演FMC的影响。作为优选方式，所述步骤二中模型使用linear单位的后向散射系数(原模型单位为dB)，目的是降低由对数和指数所带来的模型复杂度。进一步地，所述步骤三中模型标定，即本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：数据准备；获取研究区域内双极化SAR数据和多时相FMC实测数据，所述双极化SAR数据包括第一极化方式下SAR数据和第二极化方式下SAR数据；步骤二：模型建立；通过耦合裸土散射线性模型和忽略下垫面土壤和植被层之间二次散射贡献的植被散射水云模型，建立地表总体后向散射贡献的半经验模型，然后利用不同极化方式下地表总体后向散射贡献的半经验模型进行联合消除地表土壤水分参数，得到地表总体双极化后向散射系数与FMC直接相关的双极化半经验模型；步骤三：模型标定；选择所述样本数据中部分样本作为训练数据对步骤二建立的双极化半经验模型进行标定，计算模型经验系数；步骤四：参数反演；选择所述样本数据中剩余数据作为反演数据，基于步骤三标定后的双极化半经验模型，输入根据步骤一获取的多时相FMC实测数据确定的FMC变化范围以及所述样本数据中剩余样本中第一极化方式下雷达后向散射系数，模拟得到第二极化方式下雷达后向散射系数，双极化半经验模型建立相应查找表，以研究区域内FMC的物候规律为辅助，基于第二极化方式下雷达后向散射系数在查找表中反演FMC值。...

【技术特征摘要】
1.一种基于双极化SAR数据的森林可燃物含水率时间序列反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：数据准备；获取研究区域内双极化SAR数据和多时相FMC实测数据，所述双极化SAR数据包括第一极化方式下SAR数据和第二极化方式下SAR数据；步骤二：模型建立；通过耦合裸土散射线性模型和忽略下垫面土壤和植被层之间二次散射贡献的植被散射水云模型，建立地表总体后向散射贡献的半经验模型，然后利用不同极化方式下地表总体后向散射贡献的半经验模型进行联合消除地表土壤水分参数，得到地表总体双极化后向散射系数与FMC直接相关的双极化半经验模型；步骤三：模型标定；选择所述样本数据中部分样本作为训练数据对步骤二建立的双极化半经验模型进行标定，计算模型经验系数；步骤四：参数反演；选择所述样本数据中剩余数据作为反演数据，基于步骤三标定后的双极化半经验模型，输入根据步骤一获取的多时相FMC实测数据确定的FMC变化范围以及所述样本数据中剩余样本中第一极化方式下雷达后向散射系数，模拟得到第二极化方式下雷达后向散射系数，双极化半经验模型建立相应查找表，以研究区域内FMC的物候规律为辅助，基于第二极化方式下雷达后向散射系数在查找表中反演FMC值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一中还包括对双极化SAR数据进行预处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括辐射定标、空间噪声滤除、地形矫正、投影转换、重采样，后向散射系数提取以及局部入射角矫正。4.根据权利要求1所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：何彬彬，王龙，全兴文，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51