基于机载L波段全极化无人机合成孔径雷达的森林地上生物量估测

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摘  要：为探索L波段全极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）数据估算森林地上生物量（Aboveground biomass，AGB）的潜力，基于非洲合成孔径雷达（AfricaSAR）项目无人机合成孔径雷达（Unmanned Aero Vehicle Synthetic Aperture Radar，UAVSAR）数据的冠层-地面散射分量构建5种极化散射比参数（R1、R2、R3、R4、R5），计算雷达植被指数（Radar Vegetation Index，RVI），采用六分量和七分量分解等4种基于模型的分解提取21个极化分解参数，最后合并所有特征并采用随机森林特征重要性筛选出最优特征组合，采用随机森林（Random forest，RF）、支持向量机回归（Support vector machine regression，SVR）、 K最近邻回归（K-nearest neighbor regression，KNN）对不同特征组合估测非洲加蓬洛佩（Lope）区的森林地上生物量。（剩余17722字）