基于全极化SAR数据反演鄱阳湖湿地植被生物量

被引：10

作者：

刘菊 ^{[1
,2
]}

廖静娟 ^{[1
]}

沈国状 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院对地观测与数字地球科学中心

[2] 中国科学院研究生院

来源：

国土资源遥感 | 2012年 / 03期

关键词：

生物量; 植被冠层散射模型; 全极化分解; BP神经网络; Radarsat-2;

D O I：

暂无

中图分类号：

X87 [环境遥感]; TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

1404 ; 081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ;

摘要：

鄱阳湖是中国最大的淡水湖,也是国际重要湿地,对其生物量进行长期、定量研究有助于加深对区域乃至全球碳平衡的认识和理解。探讨了利用全极化Radarsat-2 C波段数据反演鄱阳湖湿地生物量的方法,改进了基于辐射传输理论的植被冠层散射模型,模拟了C波段湿地植被的后向散射特性;应用极化分解技术,增加了神经网络训练数据,并用后向反馈神经网络(BP)算法,反演了鄱阳湖湿地植被生物量。与野外实测生物量比较的结果表明:将改进的植被冠层散射模型和全极化分解得到的后向散射系数引入BP神经网络算法,能够有效降低生物量反演误差;全极化SAR数据在生物量反演中具有广阔的应用前景。

引用

页码：38 / 43

页数：6

共 15 条

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