摘要:極化干涉SAR(Polarimetric SAR interferometry,, PolInSAR)森林高度反演是當前雷達遙感領域的研究熱點,,近年來出現(xiàn)了多種單基線PolInSAR森林高度反演方法,。為了給單基線PolInSAR反演森林高度的算法提供基礎,并探索和發(fā)展效果更優(yōu)的反演方法,,使用PolSARpro軟件模擬森林平均高度為18m的L波段(L=23cm)全極化干涉SAR 數(shù)據(jù),,研究了森林高度反演算法中的DEM差分法,、RVoG法,、復相干幅度反演法、混合反演法,,并基于相干優(yōu)化法對混合反演法進行了改進,;為了更準確地對算法的性能進行比較,給出方位向為48bin時各算法的距離向剖面的對比圖,,并選取圖像的中間區(qū)域,,對森林高度位于3~30m的1104個樣本點,應用均值和均方根誤差RSME對5種方法模擬的18m森林高度進行比較,。結果表明:森林高度平均值反演結果由大到小依次為:復相干幅度反演法,、混合反演法、改進的混合反演法,、RVoG法,、DEM差分法,,分別為19.40、18.31,、18.12,、10.55、10.05m,,均方根誤差(RMSE)由小到大依次為: 改進的混合反演法,、混合反演法、復相干幅度反演法,、RVoG法,、DEM差分法,分別為1.06,、1.48,、3.49、7.51,、8.04m,;說明DEM差分法與RVoG法反演的森林高度存在明顯低估,復相干反演法出現(xiàn)明顯高估且其離散程度最大,,混合反演法和改進的混合反演法與真實值的誤差分別為0.31,、0.12m,改進的混合反演法與真實值的相差最小,,離散程度最小,,均方根誤差最小,反演結果最優(yōu),。改進的混合反演法綜合了混合反演法與相干優(yōu)化法的優(yōu)點,,使其估計的地形相位的均方根誤差最小(0.045rad),,森林高度與真實值的誤差最小,,均方根誤差最小,并且具有一定的魯棒性,。