公开(公告)号：CN113205475B

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202010045470.5

申请日：2020-01-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 顾玲嘉 ,  周晓虎 ,  任瑞治

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T7/30 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多源卫星遥感数据的森林高度反演方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域，针对目前的森林高度估测算法复杂度高、精度低、准确性差的问题，本发明结合星载SAR和光学影像，首先对SAR影像进行极化处理得到整幅影像的后向散射系数、入射角，利用InSAR测量技术获取主副影像相位、相干性、数字高程模型(DEM)，并从DEM中提取坡度信息，然后基于多光谱影像计算生物物理变量和光谱植被指数，使用机器学习算法将野外测量、极化信息、干涉测量、生物物理变量、光谱植被指数和地形变量联系起来，有效提取了森林高度信息。

公开(公告)号：CN113205475A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202010045470.5

申请日：2020-01-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 顾玲嘉 ,  周晓虎 ,  任瑞治

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T7/30 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多源卫星遥感数据的森林高度反演方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域，针对目前的森林高度估测算法复杂度高、精度低、准确性差的问题，本发明结合星载SAR和光学影像，首先对SAR影像进行极化处理得到整幅影像的后向散射系数、入射角，利用InSAR测量技术获取主副影像相位、相干性、数字高程模型(DEM)，并从DEM中提取坡度信息，然后基于多光谱影像计算生物物理变量和光谱植被指数，使用机器学习算法将野外测量、极化信息、干涉测量、生物物理变量、光谱植被指数和地形变量联系起来，有效提取了森林高度信息。