طريقة استنباط ارتفاع الغابات باستخدام تحليل التردد الزمني InSAR مع الأخذ في الاعتبار التوزيع الهندسي لمجموعة التداخل تحت الرؤية الفرعية

HOU Jiali ,  

SHEN Peng ,  

ZHANG Lu ,  

WU Chuanjun ,  

TAN Pengyuan ,  

摘要

يعتبر ارتفاع الغابات من المعلمات المهمة التي تعبر عن البنية الرأسية للغابات، وله أهمية كبيرة في إدارة موارد الغابات ودورة الكربون ودراسات تغير المناخ. تعتمد طرق استنباط ارتفاع الغابات التقليدية على تحليل التردد الزمني (TF) وتقنية الرادار التداخلي (InSAR) باستخدام نموذج RVoG (عشوائي الحجم فوق الأرض) لتشتت الجسم العشوائي تحت الرؤية الفرعية، لكن يصعب استخراج نقاط الميزة التي تصف التوزيع الهندسي لمعامل التداخل المركب تحت الرؤية الفرعية بدقة، مما يؤدي إلى انخفاض دقة استنباط ارتفاع الغابات. لذلك، قدمت هذه الورقة طريقة استنباط ارتفاع الغابات باستخدام تحليل التردد الزمني InSAR مع الأخذ في الاعتبار التوزيع الهندسي لمجموعة التداخل تحت الرؤية الفرعية. أولاً، يتم بناء مصفوفة تداخل متعددة الفتحات من خلال تفكيك الفتحات الفرعية، ثم يتم اقتراح مفهوم مجموعة التداخل الفرعية وتحليل خصائص توزيع الخطوط الهندسية، وعلى هذا الأساس يتم الحصول على المراقبة المركبة الأقرب إلى فك التداخل النقي والتداخل السطحي بواسطة المحور الطولي لمجموعة التداخل، وأخيرًا يتم استخدام طريقة معامل التوهين الثابت لاستنباط منتجات ارتفاع الغابات. أُجريت التجارب باستخدام بيانات SAR ذات الاستقطاب الكامل من النطاق P التي جمعتها مهمة AfriSAR الجوية لوكالة الفضاء الأوروبية عام 2016 في جمهورية الغابون، تغطي منطقة Mabounie، وتم التحقق من البيانات باستخدام بيانات الليدار المستخرجة من جهاز LVIS (جهاز استشعار الغطاء النباتي والجليد الأرضي). أظهرت النتائج التجريبية أنه على مقياس المقطع 40 م×40 م، حسنت طريقة تحليل TF أحادية الاستقطاب التي قدمتها هذه الورقة دقة تقدير ارتفاع الغابات (RMSE=8.54 م) بنسبة 34.44٪ مقارنة بالطرق التقليدية (RMSE=10.22 م)، ويمكن أن تحقق دقة تقدير ارتفاع قريبة من طريقة الاستقطاب الكامل، وتوفر مسارًا تقنيًا موثوقًا لتطبيقات مراقبة الغابات على نطاق واسع ومنخفض التكلفة.

关键词

ارتفاع الغابات; الرادار التداخلي (InSAR); تحليل التردد الزمني (TF); تفكيك الفتحة الفرعية; مجموعة التداخل; نموذج التشتت العشوائي للجسم (RVoG)

阅读全文

以上内容由讯飞翻译自动生成,翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果,本网站不承担任何商业和法律责任。

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website