基于DEM差分法的TanDEM-X數(shù)據(jù)森林高度估測

姬永杰 岳彩榮 趙 磊 劉曉英 張亞紅 張王菲,

(1. 西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，云南 昆明 650224；2. 中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所，北京 100091)

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基于DEM差分法的TanDEM-X數(shù)據(jù)森林高度估測

姬永杰1岳彩榮1趙 磊2劉曉英1張亞紅1張王菲1,2

(1. 西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，云南 昆明 650224；2. 中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所，北京 100091)

以現(xiàn)有Lidar獲取的DEM (數(shù)字高程模型) 數(shù)據(jù)、CHM (冠層高模型) 和樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為輔助數(shù)據(jù)，基于干涉測高原理，以DEM差分法為例，分析該方法支持下TanDEM-X數(shù)據(jù)在普洱研究區(qū)森林高度估測中的可行性。結(jié)果表明，TanDEM-X數(shù)據(jù)在森林林分高度估測中具有很大的潛力，在有高精度地表DEM數(shù)據(jù)支持下，采用該法獲得估測結(jié)果與Lidar數(shù)據(jù)獲取的CHM (冠層高度模型) 數(shù)據(jù)較接近，兩者的RMSE為4.39 m，R2為0.70。此外，相位噪聲對估測精度有嚴(yán)重影響，相位噪聲剔除前后，估測結(jié)果與Lidar獲取的CHM數(shù)據(jù)的R2分別為0.23和0.70。

TanDEM-X；極化干涉SAR；森林高度；DEM差分法

森林高度是反映森林資源數(shù)量和質(zhì)量的重要結(jié)構(gòu)信息，它與森林蓄積量和生物量直接相關(guān)，是森林資源調(diào)查中最重要的因子之一，也是進(jìn)行陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)和碳動(dòng)態(tài)分析的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。極化干涉SAR(PolInSAR)作為一種較為先進(jìn)的遙感技術(shù)，可以綜合利用植被的極化和干涉信息，具備森林高度反演的能力。但星載SAR干涉技術(shù)以往僅可采用重軌方式進(jìn)行，重軌數(shù)據(jù)由于受時(shí)間去相干影響而無法獲得理想的森林高度估測結(jié)果[1-2]。TanDEM-X衛(wèi)星星座的出現(xiàn)突破了

這一限制，TanDEM與Terra-SAR2顆衛(wèi)星以相隔250 m左右的距離同步飛行，可獲取無時(shí)間去相干的PolInSAR數(shù)據(jù)，使得星載SAR數(shù)據(jù)反演森林高度成為了可能[3-4]。但是由于植被衰減因子隨著微波頻率增大而增大，使得高頻波段對森林的 “看見” 性差，因此，采用X-波段進(jìn)行森林高度反演并不具有優(yōu)勢。然而，目前也有采用短波段進(jìn)行森林高度估測成功的例子[3，5]。鑒于此，本研究將以現(xiàn)有Lidar獲取的DEM (數(shù)字高程模型) 數(shù)據(jù)、CHM (冠層高模型) 和樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為輔助數(shù)據(jù)，探索X-波段星載干涉數(shù)據(jù)源TanDEM-X在研究區(qū)森林高度估測的可行性及效果[6-7]。

1 研究區(qū)數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)數(shù)據(jù)源

研究區(qū)位于云南省普洱市，地處云貴高原西南邊緣的無量山南部，在普洱市太陽河自然保護(hù)區(qū)和普洱市北部的萬掌山林場內(nèi)部 (圖1中五角星所示位置)。研究區(qū)地理位置為東經(jīng)100.58°～100.88°，北緯22.36°～22.66°，區(qū)域內(nèi)海拔1 000～1 500 m，氣候全年無霜、長夏無冬。研究區(qū)內(nèi)以人工林為主，優(yōu)勢樹種為思茅松 (Pinuskesiyavar.langbianensis)[10]。本研究獲取了覆蓋的研究區(qū)5景TanDEM-X數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù)中心頻率為9.65 Hz)、部分機(jī)載Lidar數(shù)據(jù)和樣地調(diào)查數(shù)據(jù)。

圖1 研究區(qū)位置及TanDEM-X HH 強(qiáng)度影像

Fig.1 Test site location and TanDEM-X HH amplitude image

1.1.1 TanDEM-X數(shù)據(jù)

德國航天局 (DLR) 于2007年6月15日發(fā)射TerraSAR-X衛(wèi)星，于2010年6月21日發(fā)射TanDEM-X衛(wèi)星，旨在通過2顆衛(wèi)星獲取全球范圍的無時(shí)間去相干數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取高精度的全球DEM數(shù)據(jù)。TerraSAR-X和TanDEM-X構(gòu)成串行星對在相距250～500 m的軌道上運(yùn)行，其運(yùn)行類似靈活的單軌SAR干涉測量系統(tǒng)，可以獲取3種形式干涉數(shù)據(jù)：單一靜態(tài)模式 (PM模式)、雙機(jī)站模式 (BM) 和交互收發(fā)分置模式 (ABM)。其數(shù)據(jù)除了應(yīng)用于全球高程數(shù)據(jù)測量外，還可用于基于極化干涉信息的地表參數(shù)反演，特別是森林高度的反演[8-9]。本研究獲取了研究區(qū)BM和PM模式的TerraSAR/TanDEM-X數(shù)據(jù) (示例見圖1，其中b為強(qiáng)度數(shù)據(jù)，c為相位數(shù)據(jù))，該數(shù)據(jù)為HH極化Stripmap (SM) 模式數(shù)據(jù)，具體參數(shù)見表1。

1.1.2 Lidar數(shù)據(jù)

Lidar數(shù)據(jù)由中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息所于2013年12月和2014年3—4月以 “運(yùn)-12” 為飛行平臺(tái)獲得。平臺(tái)相對高度約為1 500 m，攜帶的傳感器為Riegl公司生產(chǎn)的LMS-Q680i，該傳感器以圓形方式掃描，采樣間隔為1 s，波長為1 550 nm，提供完整的波形數(shù)據(jù)。研究獲取了區(qū)域內(nèi)多條航帶 (圖2a)。經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到分辨率為2 m的數(shù)字地表模型 (DEM，圖2b) 和未插值的數(shù)字冠層高度模型 (CHM，圖2c)[10]。

1.1.3 樣地調(diào)查數(shù)據(jù)

研究區(qū)的地面實(shí)測數(shù)據(jù)是由中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息所與資源昆蟲所共同獲得，調(diào)查時(shí)間為2013年11月。設(shè)置位于研究區(qū)Lidar覆蓋區(qū)的樣地共計(jì)114塊，樣地每木調(diào)查起測胸徑為5 cm，調(diào)查因子主要包括：坡度、坡向、樹種及每木胸徑、樹高、枝下高、東西和南北方向的冠幅等因子。單木的樹高和枝下高采用激光測高儀進(jìn)行量測，采用差分全球定位系統(tǒng)對樣地中心位置進(jìn)行了精確定位。本文中樣地?cái)?shù)據(jù)主要用于對Lidar獲取的CHM數(shù)據(jù)進(jìn)行精度分析評價(jià)。

表1 TanDEM-X數(shù)據(jù)詳細(xì)參數(shù)

圖2 研究區(qū)Lidar數(shù)據(jù)

Fig.2 Lidar data of test site

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 TerraSAR/TanDEM-X數(shù)據(jù)處理

由于獲取的TerraSAR/TanDEM-X數(shù)據(jù)對已由數(shù)據(jù)提供商進(jìn)行了主輔影像的精校正，因此可以直接進(jìn)行干涉測高處理，最終獲取DSM。DSM的提取在Gamma軟件中完成，其具體操作流程見圖3。

1.2.2 Lidar數(shù)據(jù)的處理

本研究首先將獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)根據(jù)研究區(qū)狀況分為12類，具體包括未分類點(diǎn)、地面點(diǎn)、低矮植被、中層植被、高層植被、地面關(guān)鍵點(diǎn)、地面之下點(diǎn)、近地面點(diǎn)、稀疏植被點(diǎn)、陡坡、明顯噪聲點(diǎn)和航帶重疊區(qū)內(nèi)點(diǎn)；然后將航帶重疊區(qū)內(nèi)點(diǎn)和明顯噪聲點(diǎn)剔除，采用相應(yīng)算法將地面點(diǎn)及地面關(guān)鍵點(diǎn)提取出來；根據(jù)植被點(diǎn)的定義將植被點(diǎn)提取，其中部分點(diǎn)采用閾值用代碼自動(dòng)提取，部分點(diǎn)手動(dòng)提?。蛔詈笸ㄟ^模型內(nèi)插方法生成像元分辨率為2 m的DEM和DSM數(shù)據(jù)，兩者差值后獲得CHM數(shù)據(jù)。

圖3 TanDEM處理流程圖

Fig.3 TanDEM-X data process

2 基于干涉測高原理的DEM差分法

2.1 干涉測高原理

干涉技術(shù)的最初目的是利用簡單的相位-高程關(guān)系獲得對地形高程的測量。相位和高程之間關(guān)系的建立可以通過2種方法實(shí)現(xiàn)，即距離向譜濾波方法和干涉幾何關(guān)系分析的方法。對于星載SAR干涉系統(tǒng)，影像斜距遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于基線長度，因此由2種方法構(gòu)建獲得的相位高程裝換參數(shù)可認(rèn)為是相等的[7]。本研究以干涉幾何關(guān)系分析的方法為例，介紹相位高程的的轉(zhuǎn)換模型，即干涉測高的幾何原理[6-7]，見圖4。

圖4 干涉測高幾何原理

Fig.4 Geometry of interferometric SAR for height calculation

由圖4可知，S1、S2為2個(gè)天線接收到回波信號(hào)；θ為S1的入射角；H為接收S1天線的高度；B為基線長度，即2個(gè)天線之間的距離；α為基線傾角；R1為S1到目標(biāo)點(diǎn)P的距離；R2為S2到目標(biāo)點(diǎn)P的距離，B⊥為基線B在垂直方向的分量，稱為垂直基線；B∥為B在水平方向的分量稱為為水平基線。

信號(hào)S1、S2經(jīng)過處理后可分別表示為如下復(fù)數(shù)形式：

其中相位項(xiàng)有2部分構(gòu)成，一是由傳播距離和波長決定的相位項(xiàng)，二是由目標(biāo)的散射特性引起的相位項(xiàng)。受極化方式影響。由于在本研究中采用一種極化方式，所以由目標(biāo)散射特性引起的相位項(xiàng)可以忽略。因此，2個(gè)信號(hào)之間的干涉可以表示為：

干涉相位差與斜距之間的相位差可以通過式 (4) 獲得。

(N=0,±1,±2, …)

(4)

其中，N可以通過相位解纏技術(shù)確定。ΔR包括平地引起斜距差和高程變化引起的斜距差2個(gè)部分，若要獲得準(zhǔn)確的高程，需要去除平地引起的斜距差。

根據(jù)圖1中的幾何關(guān)系，可知：

(5)

若R1?ΔRR1?B，則：

(6)

由 (6) 可知對于θ變化引起的相位的變化為：

(7)

又由圖1中的幾何關(guān)系可知：h0=H-R1cosθ，當(dāng)Δθ足夠小時(shí)，cosΔθ≈1，于是由θ引起的高程變化可近似為：

Δh=R1sinθΔθ-ΔRcosθ

(8)

將式 (8) 帶入式 (7)，有：

(9)

如果高度變化為0時(shí)，仍然有相位變化，即平地相位，為：

(10)

在進(jìn)行高度估計(jì)時(shí)，需要去除平地相位，平地相位去除后，地形高程與相位之間的關(guān)系可以表示為：

(11)

由此，本研究可以通過干涉測高獲得帶有植被偏差的的數(shù)字表面模型 (DSM)。

2.2 DEM差值

由于X波段穿透性低，因此采用干涉測高原理獲得的高程為植被冠層高度，對于森林植被覆蓋的區(qū)域，其獲取的高程為森林冠層中心的高度，即DSM。而DEM數(shù)據(jù)為地面高度，因此，森林高度可以通過式 (12) 獲得。

Htreeheight=DSM-DEM

(12)

2.3 精度評價(jià)方法

精度評價(jià)一般可以通過估測結(jié)果與驗(yàn)證數(shù)據(jù)之間的擬合優(yōu)度、總體均方根誤差和估測精度等3個(gè)個(gè)參數(shù)來描述，分別定義如下：

(13)

(14)

(15)

3 結(jié)果與分析

為了剔除時(shí)間去相干的影響，本研究選取BM模式數(shù)據(jù)。由于獲取的SAR數(shù)據(jù)的HOA均滿足研究區(qū)高度估測的要求，在同等條件下，SAR信號(hào)入射角越小，森林特征引起的相位中心變化越小，估測誤差越小，因此本研究選取極化干涉數(shù)據(jù)3進(jìn)行DSM數(shù)據(jù)提取。文中干涉測高過程在Gamma軟件中完成。處理過程中，相位解纏采用較成熟的最小費(fèi)用流法，同時(shí)以Lidar獲取的DEM為基礎(chǔ)，選取了20個(gè)控制點(diǎn)對基線長度進(jìn)行了精確估計(jì)。由于相位噪聲對DSM提取有較大影響，本研究對比了相位噪聲剔除前后的DSM數(shù)據(jù)，見圖5。圖5中a為最終獲取的DSM數(shù)據(jù)，b為圖a中紅線的高程剖面圖，其中b1為相位噪聲剔除后效果，b2為相位噪聲剔除前結(jié)果。從圖5b中可以看出，相位噪聲剔除前后DSM外形形狀基本相似，而剔除前的DSM在細(xì)節(jié)上表現(xiàn)出較多的毛刺，直接影響森林高度估測結(jié)果。

圖5 InSAR DSM去噪聲前后示意圖

Fig.5 The transect of InSAR DSM before and after noise effect removing

此外，由于研究區(qū)森林密集，地形復(fù)雜，地面調(diào)查樣地基本分布在調(diào)查人員容易到達(dá)的區(qū)域，因此獲取的地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)不能涵蓋研究區(qū)內(nèi)所有高度特征，采用樣地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，容易影響驗(yàn)證結(jié)果。而激光雷達(dá)的CHM數(shù)據(jù)，相比地面調(diào)查數(shù)據(jù)，覆蓋范圍較大，可以獲得更均勻的樣本分布。所以本研究中首先采用樣地調(diào)查數(shù)據(jù)對研究區(qū)的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行精度評價(jià)，評價(jià)結(jié)果表明，激光雷達(dá)數(shù)據(jù)與樣地調(diào)查數(shù)據(jù)的高度相當(dāng)，可以代替樣地調(diào)查作為真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行高度估測結(jié)果的驗(yàn)證；然后在激光雷達(dá)獲取的CHM數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取了30對點(diǎn)對其估測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證；在選點(diǎn)過程中，考慮到研究區(qū)地形復(fù)雜，為了避開地形的影響，檢測點(diǎn)的選擇剔除了受到地形影響的異常值，同時(shí)避開了林分邊緣區(qū)域。

估測結(jié)果與Lidar的CHM比較結(jié)果見圖6，其中圖6a為去除相位噪聲后的結(jié)果，圖6b為噪聲去除前的對比結(jié)果。圖6a顯示出估測結(jié)果與Lidar結(jié)果的相關(guān)性較高，但是仍然顯示出一定程度上的森林高度的低估，估測RMSE為4.39 m，估測精度為0.82；而圖6b顯示較低的相關(guān)性，因此在進(jìn)行高度估測前必須對相位噪聲引起的誤差加以去除。

圖6 高度估測結(jié)果與CHM對比

Fig.6 The comparison of assessment results of 2 DEM difference methods with Lidar CHM

4 結(jié) 論

本研究分析了BM模式TanDEM-X數(shù)據(jù)基于干涉測高原理的DEM差分法高度估測結(jié)果與Lidar數(shù)據(jù)獲取的CHM進(jìn)行比較，探索了該數(shù)據(jù)在研究區(qū)森林高度估測的可行性。研究表明，采用干涉獲取的DSM采用基于干涉測高原理的DEM差分法進(jìn)行高度估測時(shí)，相位噪聲對估測結(jié)果有嚴(yán)重影響，在實(shí)際應(yīng)用中需要去除該影響。相位噪聲前后剔除后估測結(jié)果與Lidar獲取的CHM數(shù)據(jù)的判定系數(shù)可由0.29提高到0.70。雖然研究取得了較高的估測精度 (0.82)，由于研究區(qū)Lidar數(shù)據(jù)與SAR數(shù)據(jù)重疊區(qū)域較小，研究中并未對森林密度、森林濕度等影響因子進(jìn)行詳細(xì)分析，未來需要考慮X穿透性、森林結(jié)構(gòu)、森林冠層濕度等對估測結(jié)果的影響，使得研究結(jié)果更具有代表性。

致謝：本文的TanDEM-X數(shù)據(jù)由German Aerospace Centre (DLR) 支持的科研項(xiàng)目XTI_VEGE7124提供，Lidar數(shù)據(jù)和地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)由中國林業(yè)科學(xué)研究院 (863) 項(xiàng)目 “全球森林生物量和碳儲(chǔ)量遙感估測關(guān)鍵技術(shù)”、國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃“復(fù)雜地表遙感信息動(dòng)態(tài)分析與建?！?(2013CB733400) 提供，本文作者在此對數(shù)據(jù)的提供者表示感謝。

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(責(zé)任編輯 曹 龍)

Forest Height Estimation of TanDEM-X Data Based on DEM Difference Method

Ji Yongjie1, Yue Cairong1, Zhao Lei2, Liu Xiaoying1, Zhang Yahong1, Zhang Wangfei1,2

(1. College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming Yunnan 650224, China;2. Institute of Forestry Resources Information Technique, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China)

Taken data of DEM (digital elevation model), CHM (canopy height model) obtained from Lidar and sample survey data as assisted data, the feasibility of forest height evaluation with TanDEM-X data by DEM difference method based on interferometric elevation mensuration technique were analyzed in Puer test sites. The results showed that TanDEM-X data have the potential capability in forest height assessments. With the support of high accurate DEM, the results could keep high coincidence with Lidar CHM, the RMSE of them was 4.39 m andR2was 0.70. Furthermore, the results also indicated that the phase noise dramatically affected the extraction accuracy of DSM and then affected the forest height assessment. Before elimination of phase noise, theR2of the evaluation results and CHS was 0.23, but the value was 0.70 for the case that after phase noise correction.

TanDEM-X, polarimetric interferometric SAR, forest height, DEM difference method

10. 11929/j. issn. 2095-1914. 2016. 06. 012

2016-09-05

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 (31260156、41571372) 資助；云南省林學(xué)一流學(xué)科建設(shè)經(jīng)費(fèi)資助。

張王菲 (1979—)，女，副教授。研究方向：GIS及遙感技術(shù)在林業(yè)中的應(yīng)用。Email: mewhff@163.com。

S771.5

A

2095-1914(2016)06-0073-06

第1作者：姬永杰 (1979—)，男，助理研究員。研究方向：林業(yè)遙感。Email: jiyongjie@swfc.edu.cn。