Двухстанционная система TanDEM-X InSAR успешно применяется для создания глобальных цифровых моделей рельефа. Однако из-за ограниченной проникающей способности сигнала X-диапазона SAR и влияния объемного рассеяния в лесных массивах, полученные в лесных районах ЦМР содержат значительные лесные сигнальные помехи. Поэтому для уменьшения влияния лесного объемного рассеяния на измерения высоты с помощью InSAR при оценке подлесного рельефа на основе данных TanDEM-X InSAR в данном исследовании предложен метод, основанный на машинном обучении, объединяющий данные TanDEM-X InSAR, ICESat-2 и Landsat 8 для оценки подлесного рельефа. Для проверки эффективности предлагаемого метода выбраны две экспериментальные зоны с разными рельефными условиями и типами леса (тропический лес Габона и северная Испания), проведено тестирование и выполнена оценка точности с использованием высокоточного лазерного воздушного DTM. Результаты показывают: в тропическом лесу Габона RMSE оценки подлесного рельефа составил 5,45 м и 5,91 м в двух контрольных районах, что на более чем 60% превосходит оценки InSAR DEM, составлявшие 14,70 м и 18,58 м; в северном лесном районе Испании RMSE оценки подлесного рельефа снизился с 6,05—9,10 м до 3,06—4,42 м. В целом, исследование предлагает эффективное и надежное решение для точной оценки подлесного рельефа на больших территориях с использованием двухстанционной системы InSAR X-диапазона.

подлесный рельеф; синтезированная апертурная радарная интерферометрия; высота фазового центра; машинное обучение; TanDEM-X; ICESat-2