TanDEM-X極化干涉SAR森林冠層高度反演1)

章皖秋 岳彩榮 顏培東

(西南地區(qū)生物多樣性保育國(guó)家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西南林業(yè)大學(xué))，昆明，650224)

TanDEM-X極化干涉SAR森林冠層高度反演1)

章皖秋 岳彩榮 顏培東

(西南地區(qū)生物多樣性保育國(guó)家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西南林業(yè)大學(xué))，昆明，650224)

森林樹(shù)高是反映森林蓄積量、生物量、碳儲(chǔ)量和立地質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。極化干涉SAR技術(shù)是森林樹(shù)高估測(cè)的有效手段之一，但數(shù)據(jù)獲取及數(shù)據(jù)質(zhì)量一直是極化干涉SAR樹(shù)高反演研究的主要制約因素。以云南省勐臘縣為實(shí)驗(yàn)區(qū)，基于德國(guó) DLR提供的雙站模式TanDEM-X CoSSC全極化干涉數(shù)據(jù)，采用三階段算法、以及兩種結(jié)合極化干涉優(yōu)化的相位差分-相干幅度法反演了實(shí)驗(yàn)區(qū)的森林冠層高度。結(jié)果表明：三階段算法的反演結(jié)果數(shù)值相對(duì)合理，與二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)的空間分布格局相似；相位差分-相干幅度法的反演結(jié)果在林區(qū)出現(xiàn)部分負(fù)值，而在非林區(qū)卻反演出冠層高度、且呈現(xiàn)條紋狀，反演結(jié)果與二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)的空間分布差異較大、相關(guān)性低。因此，三階段算法結(jié)合雙站模式的TanDEM-X全極化干涉數(shù)據(jù)，能夠在實(shí)際樹(shù)高估測(cè)反演中發(fā)揮作用，為輔助森林資源調(diào)查工作提供了新手段。

TanDEM-X，極化干涉SAR，森林冠層高

By using the bistatic TanDEM-X polarimetric and interferometric CoSSC data from German DLR, we used Three-Stage algorithm and Phase Difference-Coherence Amplitude algorithm with two different strategies to retrieve the canopy height of the forest in Mangle of Yunnan Province. The canopy height retrieved by Three-Stage algorithm has reasonable values and similar spatial distribution to the forest inventory data. The two different strategies of Phase Difference-Coherence Amplitude algorithm had produced some negative height in forest area and positive canopy height in non-forest area with apparent fringe, and their estimations were badly correlated to the inventory data. Therefore, the bistatic TanDEM-X polarimetric and interferometric CoSSC data combining with Three-Stage algorithm could play a role in the practical measurement of forest canopy height.

樹(shù)高是反映森林蓄積量、生物量、碳儲(chǔ)量和立地質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，是生物量反演、碳循環(huán)研究中必不可少的參數(shù)。傳統(tǒng)地面調(diào)查可相對(duì)精確的量測(cè)樹(shù)高，但費(fèi)時(shí)、費(fèi)力，且樣地調(diào)查只能提供樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，難以滿(mǎn)足大面積、連續(xù)觀測(cè)的需要。因此，用遙感數(shù)據(jù)大面積獲取樹(shù)高的空間分布是林業(yè)遙感研究的熱點(diǎn)之一。

極化干涉合成孔徑雷達(dá)(PolInSAR)技術(shù)，綜合了極化SAR對(duì)地物形狀和方位的敏感性和干涉SAR對(duì)垂直結(jié)構(gòu)的測(cè)量?jī)?yōu)勢(shì)，能夠反映森林結(jié)構(gòu)信息，已經(jīng)成為森林高度、垂直結(jié)構(gòu)反演的一種關(guān)鍵技術(shù)[1-4]。S.R.Cloude et al[3]首先提出PolInSAR技術(shù)，并基于地面-隨機(jī)體散射模型(RVOG)[5]，開(kāi)創(chuàng)了PolInSAR技術(shù)對(duì)樹(shù)高估測(cè)的研究[6-7]。PolInSAR通過(guò)生成任意發(fā)射/接收極化組合的干涉相干影像，實(shí)現(xiàn)分離地表分辨單元內(nèi)的多種極化散射機(jī)制[8]。PolInSAR樹(shù)高反演的關(guān)鍵是對(duì)森林頂部和底部散射差異的確定，目前可分為4類(lèi)方法：(1)干涉相位差分法，以分離森林冠層相位中心與地表相位中心為主，以相位高度差異來(lái)估測(cè)樹(shù)高[9-10]；(2)RVOG模型法，以解算地面――隨機(jī)散射體的相干散射模型為主，主要包括6參數(shù)RVOG算法和其簡(jiǎn)化算法[6，11-12]、三階段算法[7，13]；(3)極化干涉矩陣分解法，以分離出植被體散射機(jī)制為核心，如最大似然估計(jì)法[8]、自適應(yīng)性模型分解法(AMBD)[14]；(4)混合方法，主要是綜合以上方法，目的在于提高計(jì)算效率與精度，例如干涉相位差分與相干幅度的結(jié)合以簡(jiǎn)化RVOG模型[3，14-15]。

極化干涉影像的數(shù)據(jù)質(zhì)量，一直是制約PolInSAR樹(shù)高反演的主要瓶頸。ALOS PolSAR-2、Sentinel-1等重復(fù)軌道獲取的星載干涉影像有時(shí)間基線，時(shí)間去相干會(huì)影響對(duì)體散射相干的準(zhǔn)確估計(jì)；機(jī)載數(shù)據(jù)的時(shí)間基線較小，但費(fèi)用過(guò)大，無(wú)法實(shí)現(xiàn)大面積、連續(xù)獲取。同時(shí)，普通用戶(hù)在干涉影像亞像元級(jí)匹配處理上常會(huì)引入較大誤差，也會(huì)影響PolInSAR樹(shù)高反演的精度。

德國(guó)宇航局DLR提供的TanDEM-X全極化干涉數(shù)據(jù)，以0.031 m的X波段為工作波長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)TSX與TDX兩顆衛(wèi)星同步獲取數(shù)據(jù)，雙站工作模式Bistatic下的數(shù)據(jù)無(wú)時(shí)間基線，且衛(wèi)星軌道定位精度高，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的主輔影像精確匹配，空間分辨率高達(dá)3 m，地理定位精準(zhǔn)，且對(duì)科學(xué)研究開(kāi)放[16-17]，非常利于極化干涉研究。本文以云南省勐臘縣為實(shí)驗(yàn)區(qū)，嘗試基于TanDEM-X CoSSC全極化干涉數(shù)據(jù)，采用PolInSAR技術(shù)提取實(shí)驗(yàn)區(qū)的森林冠層高度；通過(guò)分析反演結(jié)果的數(shù)值分布，并與森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)作對(duì)比，來(lái)探索極化干涉SAR技術(shù)與TanDEM-X數(shù)據(jù)的結(jié)合對(duì)森林冠層提取的可能性。

1 研究區(qū)概況

實(shí)驗(yàn)區(qū)位于云南省西雙版納傣族自治州勐臘縣城西側(cè)，中心位置為101.34°E，21.5°N，海拔在625～1 527 m，面積約100 km2(10 km×10 km)。實(shí)驗(yàn)區(qū)東側(cè)為部分縣城及農(nóng)田，地勢(shì)平緩；西側(cè)為山地林區(qū)，森林覆蓋率達(dá)80%以上。林區(qū)郁閉度較高，主要包括天然闊葉林與人工橡膠林；其中，天然林以季風(fēng)常綠闊葉林、熱帶季節(jié)性雨林為主，林種豐富、空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜、通達(dá)性較差。

2 研究方法

當(dāng)前，PolInSAR樹(shù)高反演法均存在計(jì)算效率與估測(cè)精度相矛盾的問(wèn)題。干涉相位差分法計(jì)算效率較高，但估測(cè)精度偏低[3，8]；六參數(shù)RVOG模型法精度有所提高，但計(jì)算效率低，容易陷入局部最優(yōu)解[18-19]；三階段法、最大似然法、極化干涉矩陣分解等方法，估測(cè)精度高，但計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)[8，14]。最終，本文選擇了估測(cè)精度高的三階段算法、計(jì)算效率適中的相位差分-相干幅度綜合法來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并采用極化干涉優(yōu)化來(lái)提高相位差分-相干幅度法的精度。

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為德國(guó)DLR提供的2015年12月Bistatic模式TanDEM-X全極化主、輔影像，CoSSC(co-registered single look slant range complex)格式具備精確成像參數(shù)，無(wú)時(shí)間基線。主、輔圖像入射角為32.23°～33.06°，入射角差異為0.01°～0.02°，空間基線134 m，高度模糊數(shù)43.85，標(biāo)稱(chēng)分辨率為2.1 m。實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)山體主要呈東西走向，與影像斜距向基本一致，影像的疊掩、陰影現(xiàn)象并不嚴(yán)重。在CoSSC格式下的主、輔圖像經(jīng)過(guò)了聚焦、帶通濾波以及亞像元級(jí)配準(zhǔn)，數(shù)據(jù)精度高，可直接對(duì)主、輔圖像進(jìn)行復(fù)共軛計(jì)算。圖2為實(shí)驗(yàn)區(qū)主影像的Pauli基圖，西側(cè)為林區(qū)，東側(cè)為建筑及農(nóng)田。

本文采用2006年勐納縣森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)極化干涉反演結(jié)果進(jìn)行合理性驗(yàn)證。因?yàn)橛跋駭?shù)據(jù)與地面調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較大，二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)中的部分林區(qū)已轉(zhuǎn)為建筑或農(nóng)地；因此本文根據(jù)2015年Landsat8影像，剔除地類(lèi)已改變的小班，最終保留了188個(gè)小班，包括63個(gè)純林與混交林小班(綠色)，89個(gè)喬木經(jīng)濟(jì)林(橡膠林)小班(黃色)，36個(gè)建筑與農(nóng)田小班(紅色)(見(jiàn)圖1)。

圖1 實(shí)驗(yàn)區(qū)Landsat8影像及小班分布

圖2 TanDEM-X主影像Pauli基圖

2.2 RVOG相干模型

三階段算法、相位差分-相干幅度綜合法，均基于地面——體散射相干模型RVOG建立。該模型將森林描述為二層結(jié)構(gòu)，包括了地面層、厚度(hv)由隨機(jī)各向同性粒子構(gòu)成的植被層。RVOG模型從復(fù)相干性出發(fā)，假定植被層的散射能量隨著高度增加呈指數(shù)變化且地面不可穿透[20]。在消除時(shí)間、配準(zhǔn)誤差、系統(tǒng)熱噪聲、大氣等去相干影響之后，RVOG模型的復(fù)相干性表示為[6，19]：

(1)

(2)

式中：s1、s2分別為全極化數(shù)據(jù)的散射矩陣，即全極化干涉影像對(duì)。

圖3 地平效應(yīng)去除前的復(fù)相干HH相位條紋

圖4 地平效應(yīng)去除后的復(fù)相干HH相位條紋

圖5 復(fù)相干HH的模值

對(duì)垂直有效波數(shù)kz而言，干涉影像為單站模式時(shí)，m=2；雙站模式時(shí)，m=1[22]。根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主、輔圖像的各像元入射角，可計(jì)算出kz，見(jiàn)圖6。

圖6 垂直有效波數(shù)kz

2.3 三階段樹(shù)高反演法

三階段算法是利用幾何方法反演植被高度[7]。對(duì)于每個(gè)地表分辨率單元、冠層高度的反演分為三個(gè)步驟：

(3)

圖7 復(fù)平面內(nèi)多個(gè)復(fù)相干系數(shù)的直線擬合

圖8 估計(jì)出的地面相位0

(4)

2.4 相位差分-相干幅度樹(shù)高反演法

(5)

為了提高相位差分-相干幅度法的反演精度，本文嘗試兩種不同策略來(lái)估計(jì)植被冠層“純”體散射和地面“純”表面散射。

(6)

圖9 相位差分-相干幅度法策略1的輸入?yún)?shù)

(7)

圖10 相位差分-相干幅度法策略2的輸入?yún)?shù)

3 結(jié)果及評(píng)價(jià)

PolInSAR樹(shù)高反演的核心是對(duì)分辨單元內(nèi)各種散射機(jī)制相位中心的垂直分離，因此，根據(jù)相位中心估測(cè)的樹(shù)高，對(duì)應(yīng)的是分辨單元內(nèi)的冠層高度，而不是樹(shù)梢高度。本文采用三階段算法、相位差分-相干幅度法策略1、相位差分-相干幅度法策略2分別反演實(shí)驗(yàn)區(qū)森林冠層高度，空間分辨率為5 m。

3.1 反演結(jié)果數(shù)值分析

圖11是森林冠層高的三種方法反演后的地理定標(biāo)結(jié)果。將圖11(a)與光學(xué)遙感圖像圖1對(duì)比可以看出，圖1西側(cè)的天然林小班對(duì)應(yīng)圖11(a)中冠層反演高度值大的區(qū)域；圖1中部的黃色小班以橡膠林為主，對(duì)應(yīng)于圖11(a)中冠層高度反演值中等的區(qū)域；圖1東側(cè)建筑和農(nóng)田區(qū)的紅色小班，對(duì)應(yīng)于圖11(a)的冠層高估計(jì)值為0的部分，說(shuō)明三階段算法反演的冠層高度與實(shí)驗(yàn)區(qū)實(shí)際高度變化存在整體一致性。而相位差分-相干幅度法兩種策略下的估測(cè)高度，沒(méi)有明顯的空間分布規(guī)律性；在建筑和農(nóng)田區(qū)明顯估計(jì)出冠層高，且呈條紋分布，顯然不合理，見(jiàn)圖11 (b)～(c)。另外，兩種策略的反演結(jié)果均出現(xiàn)負(fù)值，說(shuō)明負(fù)值區(qū)的植被冠層相位中心和地表相位中心的估計(jì)有誤，策略2的負(fù)值程度相對(duì)小些。

(a)三階段算法 (b)相位差分-相干幅度法策略1 (c)相位差分-相干幅度法策略2

圖11 三種PolInSAR森林冠層高反演法的估測(cè)結(jié)果

圖12是三種方法反演結(jié)果的直方圖分布。從直方圖形態(tài)來(lái)看，三階段算法反演的冠層高主要分布在12～45 m間，在16 m處出現(xiàn)一個(gè)峰值，數(shù)值整體分布相對(duì)合理。相位差分-相干幅度法策略1將相當(dāng)一部分像元的冠層高估計(jì)為負(fù)數(shù)，在-7.5、8、23 m處出現(xiàn)明顯峰值，大于0的冠層高主要分布在0～55 m，總體數(shù)值分布相對(duì)異常。相位差分-相干幅度法策略2的冠層高度反演依然有負(fù)值，但比例不大，冠層高主要分布在0～40 m，在10 m處出現(xiàn)峰值，數(shù)值分布比策略1相對(duì)合理。

(a)三階段算法 (b)相位差分-相干幅度法策略1 (c)相位差分-相干幅度法策略2

圖12 森林冠層高三種方法的反演值直方圖

從冠層高反演結(jié)果的空間分布、數(shù)值合理性來(lái)看，三階段算法對(duì)森林冠層的反演結(jié)果較為合理，其次是相位差分-相干幅度法策略2，而相位差分-相干幅度法策略1的反演結(jié)果不太合理。

3.2 二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

由于影像數(shù)據(jù)與森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較大，無(wú)法用二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)反演結(jié)果的數(shù)值精確性。但實(shí)驗(yàn)區(qū)森林主要為成熟的天然林與橡膠林，樹(shù)高生長(zhǎng)緩慢，且人為干擾較小，因此，可在小班尺度上，分析冠層反演高與二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)的小班平均高的相關(guān)度，分析反演高度的數(shù)據(jù)分布趨勢(shì)是否合理。

按照小班邊界，對(duì)3種方法的冠層高反演值進(jìn)行眾數(shù)平均，得到小班尺度的冠層反演高度，見(jiàn)圖13(b)～(d)。從圖中可看出，三階段算法冠層高度的空間分布格局與森林資源調(diào)查的小班平均高度(圖13(a))格局相似，多數(shù)小班尺度的樹(shù)高反演值比二類(lèi)調(diào)查結(jié)果呈現(xiàn)增大的趨勢(shì)，這與兩者相隔近10年的樹(shù)木自然生長(zhǎng)事實(shí)相符合。相位差分-相干幅度法策略1在部分小班上的反演高度為負(fù)值，反演高度的空間分布格局與小班平均高差異較大；策略2在小班尺度的冠層高沒(méi)有負(fù)值，但無(wú)林區(qū)均出現(xiàn)了反演高度，與現(xiàn)實(shí)情況不符。

(a)森林資源二類(lèi)調(diào)查小班平均樹(shù)高;(b)三階段法小班尺度反演冠層高;(c)相位差分-相干幅度法策略1的小班尺度反演冠層高;(d) 相位差分-相干幅度法策略2的小班尺度反演冠層高。

圖13 二調(diào)小班平均高與森林冠層高小班尺度反演

在小班尺度上，計(jì)算了三種PolInSAR方法反演的冠層高與二調(diào)小班平均高的相關(guān)性，并進(jìn)行了線性擬合(見(jiàn)表1)。三階段算法的反演結(jié)果與小班平均樹(shù)高具有0.64的相對(duì)高的顯著相關(guān)系數(shù)，二者之間滿(mǎn)足一定的線性關(guān)系。但策略2的相關(guān)性sig值小于0.001，說(shuō)明策略2的反演結(jié)果與小班平均高的線性相關(guān)性仍具有統(tǒng)計(jì)意義；而策略1的相關(guān)系數(shù)、線性回歸的sig值均大于0.05，說(shuō)明在小班尺度上策略1的冠層反演高與二調(diào)小班平均高沒(méi)有線性關(guān)聯(lián)。

表1 PolInSAR森林冠層高反演值與二調(diào)小班平均樹(shù)高相關(guān)性

注：表中h0代表小班二調(diào)平均樹(shù)高，h’代表小班尺度的冠層反演高。

4 結(jié)論與討論

以云南省勐臘縣為實(shí)驗(yàn)區(qū)，對(duì)雙站模式的TanDEM-X全極化干涉數(shù)據(jù)采用三種極化干涉方法反演森林冠層高度。從反演結(jié)果的數(shù)值合理性、與森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析表明，三階段算法的反演結(jié)果相對(duì)合理；實(shí)驗(yàn)區(qū)森林冠層高度集中分布在16 m左右，非林地區(qū)域的冠層高反演值基本為0；反演結(jié)果與二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)的空間分布趨勢(shì)相一致，數(shù)值差異符合樹(shù)木生長(zhǎng)規(guī)律。而相位差分-相干幅度法的反演結(jié)果與實(shí)際情況偏差較大；林區(qū)冠層高度反演出現(xiàn)負(fù)值，非林區(qū)的反演值呈現(xiàn)條紋狀，且反演出冠層高度；與二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)的空間分布差異較大，相關(guān)性低。

TanDEM-X數(shù)據(jù)采用短波長(zhǎng)的X工作波段，理論上對(duì)森林穿透率較低，較難獲取地表信息，在樹(shù)高反演中具有局限性。但本研究顯示，TanDEM-X數(shù)據(jù)與三階段算法的結(jié)合具有提取森林冠層高度的潛力。三階段算法通過(guò)復(fù)平面直線擬合提取地面相位中心，而不是分離極化散射機(jī)制，能相對(duì)準(zhǔn)確確定地面相位，彌補(bǔ)了X波段短波長(zhǎng)的劣勢(shì)；同時(shí)，由于X波段的低穿透率，森林在HV極化上的貢獻(xiàn)更加接近“純”體散射，在三階段算法的第三步能提供準(zhǔn)確的體散射復(fù)相干；這兩方面保證了三階段算法的反演精度。同時(shí)，在落葉期和陡直入射角的條件下，X波段能夠穿透到地面，從而提高三階段算法對(duì)地面相位的估計(jì)[26]；本實(shí)驗(yàn)區(qū)的林區(qū)處于山地部分，部分區(qū)域的局部入射角較為陡直，數(shù)據(jù)于12月采集，當(dāng)?shù)氐南鹉z林與部分天然林會(huì)落葉，入射角與物候期均有利于森林冠層高度的研究。雙站模式Bistatic TanDEM-X數(shù)據(jù)沒(méi)有時(shí)間去相干影響、數(shù)據(jù)配準(zhǔn)精度高、空間分辨率和定位精度均較高，相比其他重復(fù)軌道的星載微波數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)降低了數(shù)據(jù)處理誤差。綜合下來(lái)，可見(jiàn)三階段算法結(jié)合Bistatic TanDEM-X全極化干涉數(shù)據(jù)，能夠在實(shí)際森林樹(shù)高估測(cè)中發(fā)揮作用；若TanDEM-X數(shù)據(jù)在獲取時(shí)間、成像幾何上適合當(dāng)?shù)厍闆r，將一定程度保證反演精度。

相位差分-相干幅度法計(jì)算效率較高，雖然對(duì)L波段等長(zhǎng)波數(shù)據(jù)的樹(shù)高反演精度相對(duì)較好[3，14]，但對(duì)于穿透率低的X波段而言，該算法難以準(zhǔn)確分離植被冠層的“純”體散射和地面層的“純”表面散射。本文實(shí)驗(yàn)表明，盡管采用了復(fù)Lagranian和Phase Diversity極化干涉優(yōu)化，以及三階段算法來(lái)輔助提取“純”體散射和“純”表面散射，相位差分-相干幅度法對(duì)TanDEM-X數(shù)據(jù)的樹(shù)高反演誤差依然較大，難以反應(yīng)真實(shí)情況。

由于TanDEM-X數(shù)據(jù)與二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)間間隔較長(zhǎng)，樹(shù)木生長(zhǎng)變化后的估測(cè)結(jié)果不可能與10a前的調(diào)查高度相似，且二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)本身也可能存在誤差。因此，森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)只能對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行整體合理性分析，無(wú)法進(jìn)行精度驗(yàn)證。為了滿(mǎn)足林業(yè)調(diào)查研究需要，研究將進(jìn)一步開(kāi)展實(shí)地調(diào)查，用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證各種PolInSAR技術(shù)對(duì)TanDEM-X數(shù)據(jù)的樹(shù)高反演精度，并提出改進(jìn)方案。同時(shí)，三階段算法需對(duì)每個(gè)地表分辨單元進(jìn)行直線擬合和查找表計(jì)算，計(jì)算效率低下，難以滿(mǎn)足大區(qū)域估測(cè)需要，需進(jìn)一步研究簡(jiǎn)化算法。

致謝:感謝德國(guó)宇航中心DLR 的Science Phase Announcement of Opportunity對(duì)研究計(jì)劃XTI_VEGE6852的支持，提供了實(shí)驗(yàn)區(qū)的雙站模式TanDEM-X全極化干涉數(shù)據(jù)。

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Forest Canopy Height Retrieval by PolInSAR with TanDEM-X Data//

Zhang Wanqiu, Yue Cairong, Yan Peidong

(Key Laboratory of Biodiversity Conservation in Southwest China, State Forestry Administration, Southwest Forestry University, Kunming 650224, P. R. China)//Journal of Northeast Forestry University，2017,45(1)：47-54.

TanDEM-X； PolInSAR； Forest canopy height

1)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31260156)；德國(guó)DLR TanDEM-X Science Phase計(jì)劃資助(XTI_VEGE6852)；西南林業(yè)大學(xué)云南省省級(jí)重點(diǎn)學(xué)科(林學(xué))資助(501312)；云南省林學(xué)一流學(xué)科建設(shè)經(jīng)費(fèi)資助(51600625)。

章皖秋，女，1979年10月生，西南地區(qū)生物多樣性保育國(guó)家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西南林業(yè)大學(xué))，講師，博士研究生。E-mail:wanqiu_mou@hotmail.com。

岳彩榮，西南地區(qū)生物多樣性保育國(guó)家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西南林業(yè)大學(xué))，教授。E-mail：cryue@163.com。

2016年9月6日。

S758.4

責(zé)任編輯：王廣建。