高分辨率L频段TomoSAR对森林树冠的成像与无人机队伍,以检测介电常数异常

科学领域:

• 遥感 遥感 遥感 遥感
• 林业林业 林业 林业 林业
• 地质物理学 地质物理学

背景情况:

• 准确的森林监测对于了解生态系统健康和资源管理至关重要.
• 传统的遥感方法在捕获森林树冠详细信息方面存在局限性.

研究的目的:

• 为高分辨率L频带森林成像提出严格的TomoSAR (图形合成孔径雷达) 成像程序.
• 开发一种方法,在没有校准的情况下将背散信号与森林树冠反射率联系起来.
• 评估使用无人机用于森林TomoSAR成像的可行性.

主要方法:

• 一个新的聚焦功能是为了将反射信号与森林树冠反射功能的联系而衍生出来的.
• 创建了一个森林voxel模型来模拟各种树种,并将Maxwell-Garnett混合公式用于介电常数建模.
• 在模拟森林场景中测试了五种反向方法,其信号与噪音比率各不相同.

主要成果:

• 拟议的TomoSAR程序在模拟森林场景方面表现出有效性.
• 树木的介电常数概况被确定为监测森林水分含量的可行指标.
• 模拟证实了在特定区域使用大量无人机用于TomoSAR成像的可行性.

结论:

• 开发的TomoSAR成像程序为详细的森林树冠分析提供了强大的方法.
• 监测树木介电常数概况可以提供对森林湿度水平的见解,有助于干旱评估.
• 基于无人机的TomoSAR成像为识别潜在的野火危险区域提供了一个有前途的方法,增强了森林火灾预防工作.