张兵
- 作品数：4 被引量：19H指数：3
- 供职机构：中南大学地球科学与信息物理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金湖南省科技厅重大专项更多>>
- 相关领域：天文地球生物学更多>>
- 多基线极化干涉SAR植被高度反演方法被引量：5
- 2017年
- 针对传统单基线PolInSAR三阶段植被高度算法,反演易受到噪声因素影响导致反演结果精度较低等问题。文中采用几何结构最优法和高程精度最优法两种多基线PolInSAR植被高度反演方法,结合瑞典北部E-SARP波段数据,验证得出两种多基线算法植被高度反演的精度以及其在不同植被高度覆盖区的适用条件。实验结果表明两种多基线方法植被高度反演精度相对传统单基线算法分别提高44.05%和22.11%,且当两种多基线方法同时反演植被高度时,植被高度大于10m时采用几何结构最优法较好;植被高度小于10m时采用高程精度最优法。
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- 关键词：极化干涉SAR
- 均方误差意义下的正则化参数二次优化方法被引量：11
- 2020年
- Tikhonov正则化法是大地测量中应用最为广泛的病态问题解算方法之一。影响正则化法解算效果的重要因素是正则化参数,然而,最优正则化参数的确定一直是正则化解算的难题,如L曲线法确定的正则化参数具有稳定性好、可靠性高的优点,但存在过度平滑问题,导致正则化法对模型参数估值精度改善较小。本文从均方误差角度分析了正则化参数对模型参数估计质量的影响。基于奇异值分解技术,提出了由模型参数投影值分块计算均方误差的方法,避免了均方误差迭代计算,并基于均方误差最小准则给出了正则化参数优化方法,实现了对L曲线正则化参数的优化。数值模拟试验与PolInSAR植被高反演试验结果表明,正则化参数优化方法有效改善了正则化法解算效果,提高了模型参数估计精度。
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- 关键词：正则化方法均方误差
- TSVD截断新方法及其在PolInSAR植被高反演中的应用被引量：1
- 2017年
- 截断奇异值法(TSVD)通过截断参数截掉病态矩阵中较小的奇异值来改善模型病态性的影响,提高模型参数的估计精度.由均方误差的角度分析可知,TSVD通过引入少量偏差,降低方差,来实现均方误差的下降,截断参数则是改善模型参数估值均方误差的关键因素.通过分析截掉奇异值后,TSVD模型参数估计方差与偏差的变化情况,提出了依据引入偏差量小于降低方差量确定截断参数的方法,理论依据更为充分,可靠性与准确性更高.将采用新方法确定截断参数的TSVD应用到测量坐标解算及PolInSAR植被高反演中,验证了新方法的可行性和有效性,相比于GCV法和L曲线法,新方法确定的截断参数有效提高了TSVD的解算质量,提高了坐标解算和植被高参数反演的精度和可靠性.
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- 基于S-RVoG模型的PolInSAR森林高度非线性复数最小二乘反演算法被引量：5
- 2020年
- 针对经典的PolInSAR森林高度三阶段几何反演算法在单基线条件容易受到地体幅度比假设以及地形坡度影响的问题,从测量平差角度提出了基于S-RVoG模型的PolInSAR非线性复数最小二乘森林高度反演算法。该算法不再需要假设某一个极化通道地体幅度比为零,且采用考虑地形坡度影响的S-RVoG模型作为平差模型。为了验证算法,本文采用欧空局BioSAR2008项目提供的3景P波段极化干涉SAR数据进行两组单基线森林高度反演试验。结果表明,在单基线条件下,基于RVoG模型的非线性复数最小二乘算法反演结果优于三阶段几何反演算法,而基于S-RVoG模型的非线性复数最小二乘算法进一步提高反演精度,对于坡度较大区域(坡度>10°),精度平均提高了18.48%。
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- 关键词：极化干涉SAR地形坡度
