La altura del bosque es un parámetro importante que caracteriza la estructura vertical del bosque y es de gran importancia para la gestión de recursos forestales, el ciclo del carbono y estudios sobre el cambio climático. Los métodos tradicionales de inversión de altura del bosque basados en el análisis tiempo-frecuencia (TF) de la medición interferométrica por radar de apertura sintética (InSAR) utilizan el modelo RVoG (Random Volume over Ground) de dispersión volumétrica aleatoria bajo la subvista, pero es difícil extraer con precisión puntos característicos que describan la distribución geométrica del coeficiente de coherencia compleja de la subvista, lo que conduce a una baja precisión en la inversión de altura del bosque. Por lo tanto, este artículo propone un método de inversión de altura del bosque InSAR tiempo-frecuencia que considera la distribución geométrica del conjunto de coherencia de la subvista. Primero, se construye una matriz de coherencia interferométrica de múltiples aperturas a través de la descomposición de sub-apertura, luego se propone el concepto de conjunto de coherencia de la subvista y se analizan las características de distribución geométrica; sobre esta base, se utiliza el eje mayor del conjunto de coherencia para obtener una observación compleja más cercana a la decoherencia pura del volumen y a la fase superficial, y finalmente se utiliza un método de coeficiente de extinción fijo para realizar la inversión del producto de altura del bosque. Se realizaron experimentos utilizando datos SAR de banda P polarimétrica completa obtenidos en 2016 en la República de Gabón, África, por la misión aérea AfriSAR de la Agencia Espacial Europea, cubriendo el área de Mabounie; los datos de validación se obtuvieron mediante datos LiDAR de forma de onda completa del sensor LVIS (Land Vegetation and Ice Sensor). Los resultados experimentales muestran que, a escala de parcela de 40 m × 40 m, la precisión de la estimación de la altura del bosque con el método de análisis TF de polarización única propuesto en este artículo (RMSE=8,54 m) mejora un 34,44 % en comparación con el método tradicional (RMSE=10,22 m), y puede alcanzar una precisión cercana a los métodos de polarización completa, ofreciendo una vía técnica confiable para aplicaciones de monitoreo forestal a gran escala y bajo costo.

altura del bosque; Interferometría de radar (InSAR); análisis tiempo-frecuencia (TF); descomposición de sub-apertura; conjunto de coherencia; modelo de dispersión volumétrica aleatoria (RVoG)