本发明涉及植被雷达遥感观测研究领域,特别是涉及一种高轨SAR垂直向非均匀植被冠层后向散射系数的模拟方法。
背景技术:
植被冠层后向散射系数模拟技术被用于解释雷达电磁波与植被冠层的相互作用,可辅助于开发植被冠层参数反演技术,开展基于雷达遥感的植被空间观测技术研究。目前的植被冠层后向散射系数数值计算模型多假设植被冠层为垂直向均匀,缺少对于植被冠层垂直向非均匀性的刻画。但是,自然界中的植被冠层存在着广泛的垂直向非均匀性,均匀性假设限制了植被后向散射系数模型用于理论分析的能力,无法对微波电磁波与植被的相互作用机理做出准确的解释。
由此可见,上述现有的植被冠层后向散射系数模拟方法在方法与使用上,显然仍存在有不便与缺陷,而亟待加以进一步改进,尤其是利用高轨合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)进行观测时,由于其位于高度360000km的地球同步轨道,对植被垂直向不均匀性的观测提出了更高的要求。因此,如何能创设一种新的可以刻画植被冠层垂直向非均匀性的后向散射系数数值模拟方法是当前本领域的重要研发课题之一。
技术实现要素:
本发明要解决的技术问题是提供一种高轨SAR垂直向非均匀植被冠层后向散射系数模拟方法,使其为使用高轨SAR进行植被观测时校正、去除或分析植被的垂直向不均匀性提供了途径,从而克服现有的植被冠层后向散射系数模拟方法的不足。
为解决上述技术问题,本发明一种高轨SAR垂直向非均匀植被冠层后向散射系数模拟方法,包括以下步骤:确定植被冠层组件的种类;确定各种类植被组件体密度的垂直向分布函数Nj(h);计算双矩阵算法中的薄层后向散射矩阵;基于双矩阵算法计算植被冠层的后向散射系数。其中,双矩阵算法中的薄层后向散射矩阵S与前向散射矩阵T的计算公式为:
式中:θi为入射角,θs为散射角,为入射方位角,为散射方位角,U-1为对角矩阵,矩阵元素为散射方向的余弦,P为双站散射相矩阵,由入射电磁场与植被组件的形态结构、介电特性等决定,h为植被组件在冠层中的位置,Δz为每一薄层厚度,N为单位薄层体积内的植被冠层组件密度,n为植被冠层组件的种类个数,j表示第j类植被冠层组件。
所述的植被冠层组件的种类范围包括叶片、茎杆、枝条、果实或花朵等。
所述的计算植被冠层的后向散射系数包括以下步骤:计算上下两个微小薄层构成的厚度为2Δz的薄层的后向散射矩阵S′与前向散射矩阵T′;重复上述计算得到需要厚度的介质层的后向散射矩阵S0;计算后向散射系数σ0;其中,后向散射矩阵S′与前向散射矩阵T′的计算公式为:
后向散射系数的计算公式为:σ0=4πS0
式中,S1为第一层的后向散射矩阵,T1为第一层的前向散射矩阵,S2为第二层的后向散射矩阵,T2为第二层的前向散射矩阵,*表示入射方向反向入射时的后向及前向散射矩阵。
采用这样的设计后,本发明将植被冠层中各种类植被组件的体密度垂直向分布函数引入双矩阵算法进行后向散射系数模拟,为模拟植被冠层垂直向非均匀性对后向散射系数造成的影响研究提供了途径,尤其适用于高轨模式下SAR卫星对植被目标的观测。
附图说明
上述仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明高轨SAR垂直向非均匀植被冠层后向散射系数模拟方法的步骤流程示意图。
图2是在高轨SAR观测模式下建模空间内定义的体密度Nj与植被冠层内部空间定义的体密度μj示意图。
图3是本发明利用双矩阵算法计算相邻两个薄层对于单位入射能量的多次散射过程。
图4是本发明进行模拟实验的锥体冠层示意图。
图5是本发明进行模拟实验时,同一理想冠层分别在垂直向均匀和垂直向非均匀假设下的VV极化后向散射系数模拟结果。
具体实施方式
请参阅图1所示,本发明一种高轨SAR垂直向非均匀植被冠层后向散射系数模拟方法的主要步骤包括确定植被冠层组件的种类,确定植被组件体密度垂直向分布函数,根据确定的垂直向分布函数计算双矩阵算法中的薄层散射矩阵,以及计算植被冠层的后向散射系数。
具体来说,首先,确定植被冠层中植被组件的种类。
植被组件指离散型微波散射模型中计算散射矩阵的最小单元,种类包括叶片、茎杆、枝条、果实、花朵等。
其次,确定各种类植被组件第一类体密度的垂直向分布函数。
植被组件各种类体密度指单位体积内该种类植被组件的数量,单位为“个每立方米”或“个每立方分米”等。由于体密度会因为测量空间的不同发生变化,对本专利中涉及两种体密度Nj与μj需要加以区分。请参阅图2所示,其中前者Nj表示在SAR卫星观测模式下,散射模型建模空间内的第j类冠层组件的体密度,后者μj表示冠层空间内部第j类植被组件的体密度。为简便记,本专利中Nj称为第一类体密度,μj称为第二类体密度。本步实施方式中“确定各种类植被组件体密度的垂直向分布函数”中的“体密度”指第一类体密度Nj。
记冠层内第j类植被组件的第一类体密度垂直向分布函数为Nj(h),其中h表示冠层内植被组件在高度向上的位置变量,冠层底部h=0,记冠层厚度为H,则冠层最高处有h=H。
Nj(h)可采用四种确定方法:
(1)实地测量。通过实地测量冠层内各种类植被组件在各高度上的数量,除以建模空间体积,得到冠层内各种类植被组件第一类体密度的垂直向分布函数;
(2)生长模型。可以通过三维植物生长模型,得到同种植物的虚拟冠层,根据虚拟冠层中各种类植被组件的位置得到冠层内各种类植被组件第一类体密度的垂直向分布函数;
(3)等效代替。通过其他变量的垂直向分布函数代替冠层内各种类植被组件体密度的垂直向分布函数,例如NDVI(Normalized Differential Vegetation Index,归一化植被指数)等;
(4)理论假设。有时为了简易地获得冠层内各种类植被组件第一类体密度的垂直向分布函数,也可以根据经验直接给出Nj(h)的具体函数形式,例如Nj(h)=1000*(10-h)h∈[0,10]。
再次,根据确定的垂直向分布函数计算双矩阵算法中的薄层散射矩阵。
即将确定的冠层内各种类植被组件体密度的垂直向分布函数Nj(h)纳入双矩阵算法框架中。
双矩阵算法中,首先将冠层等分为一系列薄层,每一薄层厚度为Δz,记P为该薄层单次散射相位矩阵,则对于垂直向均匀的冠层,其后向与前向散射矩阵S与T可表达为:
S(θs,θi,φs-φi)=U-1P(θs,θi,φs-φi)Δz
T(θt,θi,φt-φi)=U-1P(θt,θi,φt-φi)Δz
其中,θi为入射角;θs为散射角;为入射方位角;为散射方位角;U-1为对角阵,元素为散射方向的余弦;n是植物组件的种类个数;是植被冠层中第j种植被组件在h处的薄层中的第一类平均体密度,单位为个,在垂直向均匀的冠层中为常数。的测量较为简单,可以测量冠层内单位体积内第j类植物组件的数量M,从而有其中V是冠层的总体积。也可由Nj(h)计算得到,两者的关系为:
改写后的垂直向非均匀冠层的后向与前向散射矩阵计算公式为:
通过改写后的方程将各种类植被冠层组件体数量的垂直向分布函数Nj(h)纳入了双矩阵算法框架中,与植被冠层散射矩阵建立了关系。
最后,基于双矩阵算法计算植被冠层的后向散射系数。
此计算过程可通过现有的植被后向散射系数模型实现。
请参阅图3所示,在两个等厚度薄层之间的多次散射过程中,第一层的后向及前向散射矩阵为S1和T1,第二层的后向及前向散射矩阵为S2和T2。上标“*”表示入射角反向入射时(即入射角在入射平面内旋转180度角)的后向及前向散射矩阵。使用双矩阵算法,可以得到由上下两个微小薄层构成的厚度为2Δz的薄层的后向与前向散射矩阵S′、T′。
重复这一过程即得到任意厚度介质层的散射矩阵。后向散射矩阵S0与后向散射系数σ0之间的关系为:
σ0=4πS0。
以下对图2所示的理想锥体树冠层分别依据垂直向均匀与垂直向非均匀进行散射特性建模的对比模拟实验。
请配合参阅图4所示,本示例中构建的理想锥体冠层特点如下:
(1)冠层依照松树冠层构建,包括两类植被组件:针叶与枝;
(2)锥体冠层的锥角α设为30°,冠层厚度为H,底层半径为R=H·tanα,易得Ω(h)=π·(H-h)2·tan2α;
(3)不失植被组件朝向的一般性,叶片假设为水平放置,方位向对称;树枝假设为垂直放置;
(4)植被组件在冠层包络空间内均匀分布,即第二类体密度μj为常数,本示例中设为8×10-5cm-3;
(5)其它冠层参数及入射电磁场参数如下表所示:
依据具体实施方式中所确立的步骤:
首先,确定植被冠层中植被组件的种类。本示例中冠层为人为构建的理想冠层,植被组件种类为针叶与枝两类。
其次,确定各种类植被组件体密度的垂直向分布函数。本示例中冠层为人为构建,相当于给出了确定的生长模型,从而可以获得各组件的精确位置,进一步确定各种类植被组件第一类体密度的垂直向分布函数Nj(h)。
由冠层形状锥体及第二类体密度μj计算可知第一类体密度Nj(h)的垂直向分布函数:
再次,根据确定的垂直向分布函数计算双矩阵算法中的薄层散射矩阵。
最后,基于双矩阵算法计算植被冠层的后向散射系数。
该理想冠层在VV极化模式下的后向散射系数模拟结果图5所示,模拟结果显示垂直向均匀与垂直向非均匀冠层模拟结果的差异约为-3.4dB,说明垂直向非均匀性对于植被冠层的后向散射系数拥有明显的影响,对于SAR植被观测,尤其是在高轨SAR观测模式下,是植被微波散射模型必须要考虑的因素,本发明所提出的技术方案对于后续的相关精确研究至关重要。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰,均落在本发明的保护范围内。