森林地上生物量的多基線InSAR層析估測方法*

李 蘭 陳爾學(xué) 李增元 任 沖 趙 磊 谷鑫志(中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所 國家林業(yè)局遙感與信息技術(shù)重點(diǎn)開放性實(shí)驗(yàn)室 北京 100091)

森林地上生物量的多基線InSAR層析估測方法*

李 蘭 陳爾學(xué) 李增元 任 沖 趙 磊 谷鑫志
(中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所 國家林業(yè)局遙感與信息技術(shù)重點(diǎn)開放性實(shí)驗(yàn)室 北京 100091)

【目的】 發(fā)展一種森林地上生物量(AGB)的多基線干涉合成孔徑雷達(dá)(InSAR)層析估測方法，解決熱帶雨林森林AGB遙感估測常規(guī)方法的信號(hào)“飽和”問題，為區(qū)域及全球森林生物量估測和碳儲(chǔ)量研究提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。【方法】 以法屬圭亞那巴拉庫(Paracou)熱帶雨林為研究對(duì)象，以TropiSAR 2009 P-波段多基線機(jī)載SAR數(shù)據(jù)和85塊樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源。首先，根據(jù)HH極化層析相對(duì)反射率的三維分布信息提取林下地表高度，對(duì)HV極化多基線InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行地形相位去除； 然后，對(duì)HV極化多基線InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行三維成像，并對(duì)其進(jìn)行地理編碼，得到地理坐標(biāo)空間層析相對(duì)反射率的三維分布信息； 最后，利用樣地調(diào)查數(shù)據(jù)，分析不同高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB的相關(guān)性，進(jìn)而建立以層析相對(duì)反射率為輸入特征的森林AGB估測模型，同時(shí)采用留一交叉驗(yàn)證法(LOOCV)對(duì)其估測模型進(jìn)行精度評(píng)價(jià)?！窘Y(jié)果】 20 m以下各高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB呈不同程度的負(fù)相關(guān)關(guān)系，以5 m高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB的負(fù)相關(guān)性最強(qiáng)(相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.58)； 20 m以上各高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB呈不同程度的正相關(guān)關(guān)系，以25 m高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB的正相關(guān)性最強(qiáng)(相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.63)。采用5 m高度處層析相對(duì)反射率構(gòu)建模型的估測精度為88.44%，均方根誤差為49.85 t·hm-2(相對(duì)均方根誤差為13.56%)； 采用25 m高度處層析相對(duì)反射率構(gòu)建模型的估測精度為88.82%，均方根誤差為47.30 t·hm-2(相對(duì)均方根誤差為12.87%)； 同時(shí)采用5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率聯(lián)合構(gòu)建模型的估測結(jié)果最優(yōu)，估測精度為89.17%，均方根誤差為46.45 t·hm-2(相對(duì)均方根誤差為12.63%)?！窘Y(jié)論】 通過多基線InSAR層析技術(shù)得到的層析相對(duì)反射率信息有效解決了熱帶雨林森林AGB遙感估測常規(guī)方法的信號(hào)“飽和”問題。采用5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率可反演得到高精度的森林AGB，表明多基線InSAR層析技術(shù)得到的特定高度處層析相對(duì)反射率對(duì)熱帶雨林森林AGB具有良好的指示作用； 同時(shí)利用5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率進(jìn)行聯(lián)合估測可進(jìn)一步提高森林AGB的估測精度，說明充分利用不同層次的森林垂直結(jié)構(gòu)信息可進(jìn)一步提高復(fù)雜森林空間結(jié)構(gòu)條件下的森林AGB估測精度。

多基線InSAR； 層析技術(shù)； 森林垂直結(jié)構(gòu)； 森林地上生物量； 熱帶雨林

森林是陸地上最大的碳儲(chǔ)存庫，儲(chǔ)存了陸地生態(tài)系統(tǒng)有機(jī)碳地上部分的76%～98%(劉華等，2005)，準(zhǔn)確估測森林地上生物量(above-ground biomass， AGB)及其動(dòng)態(tài)變化不僅是當(dāng)前陸地碳循環(huán)研究的核心內(nèi)容之一，同時(shí)也是森林生態(tài)學(xué)與全球氣候變化研究的重要課題(Houghtonetal.， 2009)。遙感技術(shù)能夠快速、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、宏觀地獲取森林植被信息，近年來，森林AGB的遙感估測研究受到國內(nèi)外同行的廣泛關(guān)注。光學(xué)遙感數(shù)據(jù)提供的光譜特征、植被指數(shù)特征以及紋理特征等能夠較好地反映森林冠層信息，但對(duì)冠層下部枝干生物量的指示作用較弱，在森林AGB估測方面存在一定局限性(湯旭光等， 2012； 劉茜等， 2015)。激光雷達(dá)(LiDAR)能獲取高精度的森林垂直結(jié)構(gòu)信息，在森林AGB估測方面起到了重要作用(曹林等， 2013； 穆喜云等， 2015)，但LiDAR飛行成本較高，限制了其在大尺度范圍內(nèi)的應(yīng)用(龐勇等， 2005)。SAR具有較強(qiáng)的穿透性能，不僅可與樹冠表層發(fā)生相互作用，還可與冠層下部枝干發(fā)生相互作用，對(duì)森林AGB具有較強(qiáng)的指示作用，以其全天時(shí)、全天候的工作能力和相對(duì)較低的數(shù)據(jù)獲取成本，在區(qū)域及全球森林AGB估測中有著傳統(tǒng)光學(xué)遙感和LiDAR無法比擬的優(yōu)勢(陳爾學(xué)， 1999)。

目前，基于SAR數(shù)據(jù)的森林AGB估測方法主要有后向散射強(qiáng)度估測法、干涉相干性估測法、極化干涉SAR異速生長方程估測法和層析技術(shù)估測法等。相較于后向散射強(qiáng)度及干涉相干性估測法對(duì)生物量敏感性在高生物量值區(qū)間將會(huì)降低(Imhoff， 1995； Sandbergetal.， 2009)和異速生長方程估測法受樹高估測精度以及模型誤差的影響(Cloudeetal.， 2003； 李春萍等， 2007)，層析技術(shù)估測法能有效表征森林垂直方向空間結(jié)構(gòu)信息，基于層析技術(shù)的森林AGB估測法已成為該領(lǐng)域前沿研究課題之一(李文梅等， 2014)。層析技術(shù)作為一種三維成像技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)森林內(nèi)部散射體在垂直方向的有效分離，有助于深刻理解SAR信號(hào)與森林內(nèi)部散射體相互作用的物理機(jī)制，在森林垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)反演領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力(Treuhaft， 2002； Cloude， 2006； 龐蕾等， 2010； 龐礴等， 2013)。

Reigber等(2000)首次利用多基線機(jī)載數(shù)據(jù)對(duì)森林試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行層析成像，成功獲取了森林的垂直結(jié)構(gòu)信息。Minh等(2014； 2015； 2016)利用P-波段多基線數(shù)據(jù)對(duì)熱帶雨林進(jìn)行層析成像，發(fā)現(xiàn)30 m高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB有較高的相關(guān)性，進(jìn)而利用該高度處層析相對(duì)反射率進(jìn)行森林AGB估測。由于多基線SAR數(shù)據(jù)獲取難度較大，目前利用多基線InSAR層析技術(shù)提取森林AGB的研究在國內(nèi)尚未見報(bào)道。國外雖已有多基線InSAR層析技術(shù)用于森林AGB估測的初步探索，但層析相對(duì)反射率三維分布提供較為精細(xì)的森林垂直結(jié)構(gòu)信息，其與森林AGB相關(guān)的層析特征尚未得到充分挖掘和有效利用。因此，本文基于多基線InSAR層析技術(shù)，提取與森林AGB相關(guān)的特征參量，進(jìn)一步構(gòu)建森林AGB估測模型，從而提高其估測精度，為區(qū)域和全球森林生物量估測和碳儲(chǔ)量研究提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于法屬圭亞那熱帶雨林的巴拉庫(Paracou)研究基地，中心緯度為5°16′N，經(jīng)度為52°56′W(如圖1右上所示)。該區(qū)域常年炎熱多雨，年均氣溫26 ℃，年均降水量2 980 mm，分雨季和旱季，旱季從8月中旬到11月中旬。地形以丘陵為主，海拔0～50 m。森林群落包括原始林和部分經(jīng)不同程度采伐、干擾與自然因素影響后的天然次生林，樹種繁多，每公頃森林140～160個(gè)樹種(胸徑gt;10 cm)，主要有金殼果科(Chrysobalanaceae)、大戟科(Euphorbiaceae)、橄欖科(Burseraceae)、桑科(Moraceae)、山欖科(Sapotaceae)、豆科(Leguminosae)等。森林結(jié)構(gòu)復(fù)雜，樹高在20～45 m之間，森林AGB在200～500 t·hm-2之間。

1.2 多基線機(jī)載SAR數(shù)據(jù)獲取與處理

多基線極化干涉SAR數(shù)據(jù)來自歐洲空間局(ESA)2009年熱帶林機(jī)載SAR遙感試驗(yàn)(TropiSAR 2009)。TropiSAR 2009是ESA BIOMASS地球探測項(xiàng)目計(jì)劃的一部分，由ESA和法國國家空間研究中心(CNES)組織實(shí)施。機(jī)載數(shù)據(jù)采用法國國家航空航天研究中心(ONERA)研制的SETHI雷達(dá)系統(tǒng)，于2009年8月在法屬圭亞那巴拉庫研究基地獲取試驗(yàn)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)由6軌重復(fù)飛行的P-波段全極化SAR數(shù)據(jù)組成，其中一軌極化SAR數(shù)據(jù)總功率影像如圖1左所示。主影像航高為3 962 m，空間基線以15 m間隔在垂直方向上均勻分布，時(shí)間基線為2 h，斜距向分辨率為1.0 m，方位向分辨率為1.2 m，入射角近距19°，遠(yuǎn)距52°。本研究采用數(shù)據(jù)已由ONERA進(jìn)行輻射和極化定標(biāo)、配準(zhǔn)、平地相位去除等預(yù)處理，選取圖1所示紅色方框區(qū)域開展研究工作，該區(qū)域主影像PauliRGB顯示結(jié)果如圖1右下所示，影像大小為2 300行×1 500列。

1.3 地面數(shù)據(jù)獲取與處理

法國農(nóng)業(yè)發(fā)展國際合作研究中心(CIRAD)在該研究區(qū)內(nèi)設(shè)立了16個(gè)固定大樣地(如圖1紅框范圍內(nèi))，包括15個(gè)250 m×250 m樣地(編號(hào)1～15)和1個(gè)500 m×500 m樣地(編號(hào)16)，其中9個(gè)大樣地(250 m×250 m)經(jīng)歷了3次不同程度采伐以進(jìn)行伐后森林更新研究(Gourlet-Fleuryetal.， 2004)，其他樣地為原始林，未經(jīng)過人工干擾。對(duì)固定樣地每木胸徑檢尺(起測徑階為10 cm)，測量部分代表性林木樹高，建立樹高-胸徑相對(duì)生長方程(Réjou-Méchainetal.， 2015)，計(jì)算獲得每株樹木的樹高，進(jìn)而以胸徑、樹高和密度(Chaveetal.， 2009)為自變量利用Chave等(2005)異速生長方程計(jì)算每木AGB，累加獲得樣地水平森林AGB。研究表明，Chave等(2005)提出的異速生長方程適用于本研究區(qū)： 1) 本研究區(qū)位于法屬圭亞那熱帶雨林，試驗(yàn)區(qū)數(shù)據(jù)已參與該異速生長方程的建模研究； 2) 該異速生長方程已通過法屬圭亞那熱帶雨林試驗(yàn)區(qū)數(shù)據(jù)驗(yàn)證； 3) 該異速生長方程基于熱帶雨林多個(gè)試驗(yàn)區(qū)(27個(gè)研究區(qū))數(shù)據(jù)建立，估測模型較為穩(wěn)健，適用于熱帶雨林眾多森林類型的生物量估測。為增加樣地?cái)?shù)量，同時(shí)考慮樣地尺度引起的建模誤差(Chaveetal.， 2004)，本研究按子樣地(共85塊)進(jìn)行評(píng)價(jià)，在編號(hào)1～15的大樣地內(nèi)選用子樣地大小為125 m×125 m，在編號(hào)16的大樣地內(nèi)選用子樣地大小為100 m×100 m。

1.4 LiDAR數(shù)據(jù)獲取與處理

法國農(nóng)業(yè)發(fā)展國際合作研究中心提供了覆蓋研究區(qū)的機(jī)載LiDAR DEM和DSM產(chǎn)品，用于輔助分析多基線InSAR層析成像結(jié)果。該數(shù)據(jù)由ALTOA系統(tǒng)于2009年4月飛行獲取，航高120～220 m，數(shù)據(jù)獲取范圍較小，僅覆蓋SAR影像部分區(qū)域(圖1)。所獲取的DEM 和DSM產(chǎn)品由CIRAD從原始LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取，采用WGS84坐標(biāo)系，投影為通用橫軸墨卡托投影(UTM)，空間分辨率為1 m，利用地面控制點(diǎn)對(duì)其精度進(jìn)行檢驗(yàn)，其高程平均誤差為0.02 m(Vincentetal.， 2012)。

2 研究方法

多基線InSAR通過多個(gè)高度不同的天線在法向(與雷達(dá)視線和飛行方向相垂直的方向)形成合成孔徑而具備高程分辨能力，基于多基線InSAR層析技術(shù)可獲取以層析相對(duì)反射率表達(dá)的森林垂直結(jié)構(gòu)剖面，該剖面分布形狀與森林空間分布形態(tài)具有較強(qiáng)的相似性，在一定程度上反映了森林垂直結(jié)構(gòu)信息，其不同高度處層析相對(duì)反射率以不同形式表征森林AGB大小。多基線InSAR層析森林AGB反演具體流程如圖2所示。首先，基于HH極化多基線InSAR數(shù)據(jù)估計(jì)地形相位，并以此為參考對(duì)HV極化多基線InSAR數(shù)據(jù)的地形相位進(jìn)行去除； 然后，對(duì)HV極化多基線InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行層析成像，并對(duì)層析結(jié)果進(jìn)行地理編碼； 最后，提取不同高度處層析相對(duì)反射率，對(duì)其與地面樣地森林AGB數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，選擇合適的特征建立森林AGB估測模型，并對(duì)其估測精度進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。

圖2 多基線InSAR層析森林AGB反演流程Fig.2 Flow chart of forest AGB retrieving from multi-baseline InSAR tomography

2.1 多基線InSAR層析成像

首先對(duì)多基線InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)、平地相位去除等預(yù)處理，估計(jì)得到干涉協(xié)方差矩陣，根據(jù)成像幾何計(jì)算導(dǎo)向矢量，采用常規(guī)波束形成法(beamforming)進(jìn)行空間譜估計(jì)，得到沿高程方向分布的目標(biāo)散射函數(shù)(即層析相對(duì)反射率垂直分布函數(shù))(Krimetal.， 1996)。其譜估計(jì)公式為：

PCBP(z)=a(z)Ra(z)。

(1)

式中：PCBP(z)表示待估算的層析相對(duì)反射率垂直分布函數(shù)；a(z)表示高度為z的導(dǎo)向矢量；R表示干涉協(xié)方差矩陣。

對(duì)各極化通道的多基線InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行層析成像，得到層析相對(duì)反射率垂直分布信息。圖3a紅線位置上像元的HH極化、HV極化和VV極化層析相對(duì)反射率垂直分布分別如圖3b-d所示，其中LiDAR DEM和DSM已由地理坐標(biāo)投影轉(zhuǎn)換到SAR幾何坐標(biāo)。由圖3可見，HH極化的后向散射能量主要集中在地表(圖3b)，HV極化的后向散射能量主要集中在冠層(圖3c)，VV極化的后向散射能量垂直分布介于HH極化和HV極化之間(圖3d)。為此，本研究基于HH極化多基線InSAR層析結(jié)果估計(jì)地形相位，基于HV極化多基線InSAR層析結(jié)果提取相關(guān)特征用于森林AGB估測。

圖3 各極化散射剖面Fig.3 Backscatter profiles of each polarimetric channels

2.2 特征提取

由圖3b可知，HH極化層析相對(duì)反射率在垂直方向的峰值高程位于林下地表，提取該峰值高程可反演得到林下地表高度。圖4為HH極化峰值高程與LiDAR DEM的剖面對(duì)比結(jié)果，其中藍(lán)色實(shí)線為直接提取的峰值高程，紅色點(diǎn)劃線為高斯濾波后的峰值高程。由圖4可見，濾波后的峰值高程與LiDAR DEM較為吻合，因此，本研究以濾波后的峰值高程作為待反演的林下地表高度。

圖4 HH極化峰值高程與LiDAR DEM剖面對(duì)比Fig.4 Comparison of elevation profiles between LiDAR DEM and retrieved peak in HH polarization

由提取的林下地表高度，根據(jù)式(2)估計(jì)得到地形相位，并以此為參考對(duì)HV極化多基線InSAR數(shù)據(jù)的地形相位進(jìn)行去除，進(jìn)而對(duì)去除地形相位的HV極化多基線InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行層析成像：

φ0=kzz0。

(2)

式中：φ0為待估計(jì)的地形相位；kz為垂直有效波束；z0為林下地表高度。

圖5為對(duì)應(yīng)圖3a紅線位置上像元的成像結(jié)果，其中黑色實(shí)線為去除地形相位后的林下地表高度(高程為0 m)，白色實(shí)線為LiDAR DSM與LiDAR DEM差分得到的冠層高度模型(CHM)。由圖5可知，地形相位去除后得到的層析相對(duì)反射率的高程以林下地表高度為高程起算面，據(jù)此可提取地表以上不同高度處層析相對(duì)反射率，作為森林AGB估測模型的輸入特征。

圖5 HV極化散射剖面(已去除地形相位)Fig.5 Backscatter profile of HV polarization (after phase flattening)

2.3 森林AGB估測模型

2.3.1 相關(guān)性分析 對(duì)不同高度處層析相對(duì)反射率與地面樣地森林AGB之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，以選擇合適的特征用于森林AGB建模。本研究按5 m間隔提取地表以上不同高度處的層析相對(duì)反射率，分別對(duì)地表以上0、5、10、15、20、25、30、35、40 m高度處的層析相對(duì)反射率與森林AGB的相關(guān)性進(jìn)行分析。

已有研究表明，在北方及溫帶森林地區(qū)(生物量lt;250 t·hm-2)，P-波段SAR后向散射強(qiáng)度對(duì)森林AGB有較高的敏感性(Le Toanetal.， 2011)，但對(duì)于高生物量的熱帶雨林地區(qū)(生物量gt;250 t·hm-2)，利用后向散射強(qiáng)度進(jìn)行森林AGB估測的研究較少。為了比較層析相對(duì)反射率相對(duì)于雷達(dá)后向散射強(qiáng)度對(duì)森林AGB的敏感性程度，本研究同時(shí)分析了各極化SAR后向散射強(qiáng)度與森林AGB的相關(guān)性。

2.3.2 建立森林AGB估測模型 選擇與森林AGB相關(guān)性較強(qiáng)的特征，分別以其為自變量，采用一元線性回歸法建立森林AGB估測模型。為充分發(fā)揮層析相對(duì)反射率在森林AGB估測中的作用，同時(shí)以多個(gè)特征為自變量，采用多元線性回歸法建立森林AGB估測模型，以提高森林AGB的估測精度。

以試驗(yàn)區(qū)內(nèi)85塊樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為參考，采用留一交叉驗(yàn)證法(駱社周等， 2015)對(duì)森林AGB估測模型進(jìn)行精度分析。留一交叉驗(yàn)證法假設(shè)有N個(gè)樣本，將每個(gè)樣本作為測試樣本，剩余N-1個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，是評(píng)價(jià)回歸模型泛化能力的一個(gè)有效方法，尤其在樣本數(shù)量相對(duì)較少的情況下非常有效(Brovellietal.， 2008)。以均方根誤差(RMSE)/相對(duì)均方根誤差(RRMSE)、決定系數(shù)(R2)和絕對(duì)平均精度作為精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中RRMSE表示RMSE相對(duì)于平均森林AGB的百分比，絕對(duì)平均精度表示為： (1-|反演值-參考值|/參考值)×100%。

3 結(jié)果與分析

3.1 相關(guān)性分析

分別對(duì)HH極化、HV極化和VV極化后向散射強(qiáng)度與地面實(shí)測森林AGB的相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果如圖6所示。由圖6可知，各極化后向散射強(qiáng)度與森林AGB之間的相關(guān)性很低，后向散射強(qiáng)度在該生物量范圍內(nèi)存在“飽和”現(xiàn)象，表明后向散射強(qiáng)度信息對(duì)熱帶雨林森林AGB的估測能力較弱。

圖6 后向散射強(qiáng)度與森林AGB的相關(guān)性Fig.6 Correlation between SAR back scattering intensity and forest AGB

圖7所示為以5 m為間隔，不同高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB的相關(guān)性。由圖7可知，各高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB相關(guān)性較高， 20 m以下各高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB呈不同程度的負(fù)相關(guān)(圖7a-d)，其中，5 m高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB負(fù)相關(guān)系數(shù)最高(r=-0.58)； 20 m以上各高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB呈不同程度的正相關(guān)(圖7e-i)，以25 m高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB正相關(guān)系數(shù)最高(r=0.63)。更為重要的是，本研究發(fā)現(xiàn)森林AGB高達(dá)500 t·hm-2時(shí)，層析相對(duì)反射率仍未出現(xiàn)“飽和”現(xiàn)象，表明利用層析相對(duì)反射率有望實(shí)現(xiàn)熱帶雨林森林AGB的有效估測。

3.2 森林AGB估測

以上相關(guān)性分析表明，相較于雷達(dá)后向散射強(qiáng)度對(duì)森林AGB的敏感性，多基線InSAR層析技術(shù)得到的某一特定高度處層析相對(duì)反射率對(duì)森林AGB的敏感性更高。不同高度處層析相對(duì)反射率從不同層面間接反映了森林AGB大小，其中5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率對(duì)森林AGB具有較好的指示作用，分別以其作為輸入特征變量，采用一元線性回歸法建立森林AGB估測模型(5 m：y=-1 237.71-630.60x； 25 m：y=2 231.72+744.68x)，交叉驗(yàn)證結(jié)果如圖8a、b所示。

圖7 層析相對(duì)反射率與森林AGB的相關(guān)性Fig.7 Correlation between tomographic relative reflectivity and forest AGB

圖8 森林AGB估測模型精度Fig.8 Precision of forest AGB estimation models

可簡單認(rèn)為5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率分別代表來自森林底部和頂部的后向散射信號(hào)，同時(shí)利用森林底部和頂部的信息聯(lián)合建模有望提高森林AGB的估測精度，故同時(shí)以5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率為輸入特征變量，采用多元線性回歸法建立森林AGB估測模型(y=957.19-286.45x1+526.83x2，其中，x1為5 m高度處層析相對(duì)反射率，x2為25 m高度處層析相對(duì)反射率)，交叉驗(yàn)證結(jié)果如圖8c所示。

由圖8可見，采用5 m高度處層析相對(duì)反射率進(jìn)行建模的估測精度為88.44%，RMSE為49.85 t·hm-2(RRMSE為13.56%)，R2為0.31； 采用25 m高度處層析相對(duì)反射率進(jìn)行建模的估測精度為88.82%，RMSE為47.30 t·hm-2(RRMSE為12.87%)，R2為0.37； 進(jìn)一步同時(shí)采用5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率進(jìn)行聯(lián)合建模，其估測精度為89.17%，RMSE為46.45 t· hm-2(RRMSE為12.63%)，R2為0.40，優(yōu)于僅采用5 m或25 m高度處層析相對(duì)反射率進(jìn)行建模的精度。由此可見，利用特定高度處層析相對(duì)反射率可反演得到較高精度的森林AGB，且利用不同高度處層析相對(duì)反射率聯(lián)合估測可進(jìn)一步提高森林AGB估測精度。

4 討論

層析相對(duì)反射率與森林AGB的相關(guān)性受波長、地形、森林類型、樹種組成、空間結(jié)構(gòu)、生物量水平等因素影響，針對(duì)P-波段SAR在熱帶雨林的多基線InSAR層析結(jié)果，本研究區(qū)域利用5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率建模效果較好，但尚未對(duì)其他區(qū)域進(jìn)行對(duì)比分析與評(píng)估。不同高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB的相關(guān)性也會(huì)因林分狀況(如稀疏、低矮植被等)而有所差異，方法適用性仍需進(jìn)一步深入研究。此外，樣地間的空間相關(guān)性、大小以及外業(yè)調(diào)查的不確定性因素等也會(huì)影響森林AGB的估測精度。盡管如此，本研究所發(fā)展的森林AGB多基線InSAR層析估測法有效解決了熱帶雨林森林AGB遙感估測方法的信號(hào)“飽和”問題，可滿足熱帶雨林區(qū)域森林生物量制圖的應(yīng)用需求，為區(qū)域及全球森林生物量估測與碳儲(chǔ)量研究提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

本研究更多的是對(duì)層析技術(shù)和森林地上生物量估測方法的探討，僅選用了冠層頂部和底部各一層的相對(duì)反射率參數(shù)特征進(jìn)行生物量建模，有待利用更多層垂直結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行多元非線性建模。不同于SAR散射機(jī)制的激光雷達(dá)可能會(huì)進(jìn)一步完備表達(dá)森林垂直結(jié)構(gòu)，其探測參數(shù)與層析反演參數(shù)的聯(lián)合也可能進(jìn)一步提高森林地上生物量的估測精度。另外，層析方法本身的優(yōu)化仍有待進(jìn)一步研究，以期建立更加精細(xì)(“高分辨率”)和完整的森林空間結(jié)構(gòu)參數(shù)表達(dá)。

5 結(jié)論

層析技術(shù)可提取森林垂直方向空間結(jié)構(gòu)信息，有助于深刻理解SAR信號(hào)與森林內(nèi)部散射體相互作用的物理機(jī)制，同時(shí)森林的垂直結(jié)構(gòu)可有效表征森林AGB的大小。本研究利用多基線InSAR層析技術(shù)對(duì)熱帶雨林進(jìn)行三維成像，通過分析不同高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB之間的相關(guān)性，提出了聯(lián)合不同垂直高度處多基線InSAR層析特征估測森林AGB的方法，利用實(shí)測樣地AGB數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其有效性，結(jié)論如下：

1) 相較于雷達(dá)后向散射強(qiáng)度對(duì)森林AGB的敏感性，多基線InSAR層析技術(shù)得到的某一特定高度處層析相對(duì)反射率對(duì)森林AGB的敏感性更高。20 m以下各高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB存在負(fù)相關(guān)， 20 m以上各高度處層析相對(duì)反射率與森林AGB存在正相關(guān)。該現(xiàn)象為P-波段SAR信號(hào)在熱帶雨林條件下與森林散射體相互作用的結(jié)果，可能由于熱帶雨林森林散射體對(duì)SAR信號(hào)具有較強(qiáng)的消光作用，且消光系數(shù)隨著森林AGB的增大而增大，使得森林AGB越大，P-波段SAR信號(hào)與森林上層部分的相互作用越強(qiáng)，而與森林下層部分的相互作用越弱。

2) 層析技術(shù)提取的不同層相對(duì)反射率與森林中的不同散射機(jī)制相對(duì)應(yīng)，不同層相對(duì)反射率也以不同形式表征森林AGB大小。分別利用5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率可反演得到較高精度的森林AGB，且在森林AGB高達(dá)500 t·hm-2時(shí)沒有出現(xiàn)“飽和”現(xiàn)象，說明多基線InSAR層析技術(shù)得到的特定高度處層析相對(duì)反射率對(duì)熱帶雨林森林AGB具有較好的指示作用。

3) 5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率分別代表來自森林底部和頂部的后向散射信號(hào)，同時(shí)利用5 m和25 m高度處層析相對(duì)反射率聯(lián)合估測進(jìn)一步提高了森林AGB的估測精度，說明不同層相對(duì)反射率聯(lián)合建?？沙浞职l(fā)揮森林垂直結(jié)構(gòu)在森林AGB估測中的作用，充分利用不同層次森林垂直結(jié)構(gòu)信息可進(jìn)一步提高復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)條件下森林AGB的估測精度。

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(責(zé)任編輯 石紅青)

ForestAbove-GroundBiomassEstimationBasedonMulti-BaselineInSARTomography

Li Lan Chen ErxueLi Zengyuan Ren Chong Zhao Lei Gu Xinzhi
(KeyLaboratoryofRemoteSensingandInformationTechnology,StateForestryAdministrationResearchInstituteofForestResourceInformationTechniques，CAFBeijing100091)

【Objective】 This paper developed a method of forest above-ground biomass(AGB) estimation based on the technology of multi-baseline InSAR tomography, aiming to solve the problem of saturation effect and support mapping global forest biomass.【Method】 The experiments were carried out over the site of Paracou, French Guiana. The tropiSAR 2009 P-band multi-baseline airborne InSAR data and 85 forest plot investigation data were used as the key data sources. Firstly, three-dimension distribution information of the tomographic relative reflectivity for HH polarization was obtained. Accordingly, the ground elevation was retrieved, and the terrain topography was removed from HV polarization data. Secondly, three-dimension distribution information of the tomographic relative reflectivity for HV polarization was obtained and converted to ground geometry by geocoding. Finally, correlation analysis between in situ AGB measurements and the extracted tomographic relative reflectivity at different heights (5 m interval) were implemented. The forest AGB estimation model was built and assessed by leave-one-out cross-validation.【Result】 Negative correlations were found for the layers of tomographic relative reflectivity at the height below 20 m, with the best correlation of -0.58 for the 5 m layer. Positive correlations were found for the layers of tomographic relative reflectivity at the height above 20 m, with the best correlation of 0.63 for the 25 m layer. The 5 m layer made the accuracy of the forest AGB estimation model to be on the order of 88.44% with RMSE of 49.85 t·hm-2(RRMSE of 13.56%). The 25 m layer made the accuracy of the forest AGB estimation model to be on the order of 88.82% with RMSE of 47.30 t·hm-2(RRMSE of 12.87%). The forest AGB estimation model could be refined by combining the 5 m layer and the 25 m layer, with the accuracy of 89.17% and RMSE of 46.45 t·hm-2(RRMSE of 12.63%).【Conclusion】 The saturation effect in tropical forest would be solved based on the technology of multi-baseline InSAR tomography. High-precision forest AGB could be retrieved either with the 5 m layer or with the 25 m layer, which demonstrated that tomographic relative reflectivity within forest was an effective indicator to forest AGB. The forest AGB estimation model could be refined by combining different layers, which demonstrated that making the best of the forest vertical structure information may further improve the accuracy of forest AGB estimation.

multi-baseline InSAR； tomography technology； forest vertical structure； forest above-ground biomass； tropical rainforest

10.11707/j.1001-7488.20171110

2016-03-01;

2017-01-15。

國家973計(jì)劃“復(fù)雜地表遙感信息動(dòng)態(tài)分析與建模”(2013CB733404)。

*陳爾學(xué)為通訊作者。

S757

A

1001-7488(2017)11-0085-09