频谱分析技术在层析SAR森林垂直结构信息提取中的应用性能分析  

Application Performance Analysis of Spectral Analysis Techniques in Forest Vertical Structure Information Extraction Using Tomographic SAR

作　　者：李文梅[1,2] 陈尔学[2] 李增元[2] 冯琦[2] 杨浩[3] 黎晓[4] 

机构地区：[1]南京邮电大学地理与生物信息学院,江苏南京210046 [2]中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091 [3]北京农业信息技术研究中心,北京100097 [4]西安科技大学,陕西西安710054

出　　处：《电子学报》2015年第4期694-699,共6页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家863高技术研究发展计划(No.2011AA120402);国家973重点基础研究发展计划复杂地表遥感信息动态分析与建模(No.2013CB733404);国家自然青年科学基金(No.41401480);南京邮电大学引进人才启动基金(No.NY213105)

摘　　要：为了分析频谱分析在不同应用场景的信号提取能力,分别应用数值模拟与真实林区的多基线In SAR数据分析五种频谱分析方法的提取效果.数值模拟实验表明,Capon方法受信噪比影响较小;在TSAR林区实验中,Capon方法提取森林垂直结构信息效果最优,NSF方法提取冠层高度及地表信息效果最优.In order to analyze the application effect of spectral analysis techniques in different scenes and provide an optimal One for forest applications,numberical simulations and multi-baseline interferometric synthetic aperture radar（InSAR） data in forest scenario were used to analyze the extraction result using five spectral analysis techniques. It is discovered that, signal to noise ratio （SNR） has little effect on Capon method, and has greater impact on weighted noise subspace fitting estimator （NSF）, multiple signal classification （MUSIC） and weighted signal subspace fitting estimator （SSF） method. In tomographic SAR （TSAR） experiment, Capon method has best result in forest canopy/vertical slructure information extraction. NSF method has best result in canopy height and topographic information extraction followed by MUSIC. This experiment provided a reference for spectral analysis technique choice in forest information extraction using multi-baseline TSAR.

关 键 词：合成孔径雷达 层析合成孔径雷达 波束成形 CAPON 多重信号分类 加权信号子空间匹配 加权噪声子空间匹配 森林垂直结构 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]