融合多基线观测信息的PolInSAR森林高反演正则化方法

林东方; 姚宜斌; 龙四春; 谢建

doi:10.13203/j.whugis20240275

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融合多基线观测信息的PolInSAR森林高反演正则化方法

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 融合多基线观测信息的PolInSAR森林高反演正则化方法
- A Regularization Method for Forest Height Inversion by Integrating Multi-baseline PolInSAR Observation Information
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第5期页码：996-1003
- 作者机构：
  
  1.武汉大学测绘学院，湖北武汉，430079
  2.湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室，湖南湘潭，411201
  3.湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院，湖南湘潭，411201
- 作者简介：
  
  林东方，博士，副教授，主要从事测量数据处理与PolInSAR应用研究。lindongfang223@163.com
  姚宜斌，博士，教授。ybyao@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42104025;42530710;42377453);海南省自然科学基金(626MS0249);湖南省自然科学基金(2024JJ5144);湖南省教育厅优秀青年项目(24B0457;22B0496)
- DOI：10.13203/j.whugis20240275
  中图分类号： P237
- 收稿：2025-02-26，
  
  纸质出版：2026-05-05
- 稿件说明：
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林东方,姚宜斌,龙四春，等.融合多基线观测信息的PolInSAR森林高反演正则化方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(5):996-1003.

LIN Dongfang,YAO Yibin,LONG Sichun,et al.A Regularization Method for Forest Height Inversion by Integrating Multi-baseline PolInSAR Observation Information[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(5):996-1003.
林东方,姚宜斌,龙四春，等.融合多基线观测信息的PolInSAR森林高反演正则化方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(5):996-1003. DOI：10.13203/j.whugis20240275

LIN Dongfang,YAO Yibin,LONG Sichun,et al.A Regularization Method for Forest Height Inversion by Integrating Multi-baseline PolInSAR Observation Information[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(5):996-1003. DOI：10.13203/j.whugis20240275

摘要

RVoG（random volume over ground）模型是极化干涉合成孔径雷达测量（polarimetric interferometric synthetic aperture radar，PolInSAR）森林高参数反演中较常用的散射模型，受模型复杂结构影响，利用单基线PolInSAR数据反演森林高参数存在严重观测信息不足的问题，借助先验假设信息可实现森林高参数反演，但严重限制了森林高参数的反演精度。引入多基线观测数据，可补充观测信息，但森林高参数反演受到病态问题影响，难以提高森林高反演精度。因此，研究基于最小二乘估计方法，融合多基线观测信息反演森林高参数；针对参数反演病态问题，采用正则化方法估计模型参数，降低模型病态性影响；并基于森林高参数估值方差与偏差随正则化参数变化规律选择正则化参数，有效提高森林高参数估计精度与稳定性。采用PolInSAR多基线数据进行森林高反演实验分析，常规森林高反演的最小均方根误差为9.47 m，决定系数为0.72；提出的多基线正则化法森林高反演的均方根误差为7.36 m，决定系数为0.80；森林高反演均方根误差下降了22%，决定系数也相应提高。因此，所提多基线正则化法有效改善了PolInSAR森林高反演的精度与稳定性，是一种可行有效的森林高反演方法。

Abstract

Objectives

The forest height parameters can be inversed by random volume over ground (RVoG) model and single baseline polarimetric interferometric synthetic aperture radar (PolInSAR) technology. But the observation data face significant issues related to a lack of observational information. By incorporating multi-baseline observation data

it is possible to supplement the observational information of model parameters and enhance the accuracy of forest height parameter inversion. However

due to the differences in multi-baseline observation environments

the inversion model can become over-parameterized

leading to ill-posed problems in forest height parameter inversion

which severely restricts the inversion accuracy. Therefore

addressing the ill-posed problem of multi-baseline model parameter inversion is crucial for improving the accuracy and stability of forest height parameter inversion.

Methods

A multi-baseline inversion model is constructed based on the theory of least squares estimation to achieve the fusion of multi-baseline observational information for forest height parameter inversion. Subsequently

a regularization method is employed to estimate the model parameters

thereby mitigating the effects of ill-posed problem and enhancing the accuracy of forest height parameter estimation. On this basis

a regularization parameter is selected based on the variance and bias of the forest height parameter estimates as they vary with regularization parameters

effectively improving the stability of forest height parameter estimation.

Results

Experiments on forest height inversion using multi-baseline PolInSAR data indicate that root mean square error (RMSE) for forest hei

ght inversion using conventional method is of 9.47 m with determination coefficient (

²) of 0.72. In comparison

RMSE for forest height inversion using multi-baseline regularization method is 7.36 m with

² of 0.80. Thus

the proposed method demonstrates 22% reduction in RMSE and the relative improvement of

effectively enhancing the accuracy and stability of forest height inversion by PolInSAR.

Conclusions

The theory of least squares estimation can effectively integrate multi-baseline observational information for forest height parameter inversion

but the influence of ill-posed problem is significant. By combining this with regularization method

the ill-posed impact can be reduced

thereby improving the accuracy and stability of forest height parameter estimation. It constitutes an effective method for PolInSAR multi-baseline integrated forest height inversion.

关键词

Keywords

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