已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Retrieval of Tropical Forest Height and Above-Ground Biomass Using Airborne P- and L-Band SAR Tomography

遥感 环境科学 合成孔径雷达 L波段 雷达 反向散射(电子邮件) 植被(病理学) 生物量(生态学)
作者
Xiao Liu,Lu Zhang,Xinwei Yang,Mingsheng Liao,Wei Li
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-5 被引量:1
标识
DOI:10.1109/lgrs.2021.3069371
摘要

Synthetic aperture radar tomography (TomoSAR) at different radar wavelength can be used to measure different structural elements of forests. In this letter, we compared the airborne P- and L-band synthetic aperture radar (SAR) tomograms and TomoSAR-measured canopy height model (CHM) and above-ground biomass (AGB) over a tropical forest in Lope, Gabon. The SAR data sets were acquired by German Aerospace Center (DLR)'s F-SAR system during the AfriSAR2016 campaign. First, the Weighted covariance fitting-based Iterative Spectral Estimator (WISE) was applied to obtain tomograms. CHM was then retrieved based on the canopy phase center derived from the tomograms. Finally, AGB was estimated via an empirical logarithmic model developed from field measurements and the tomographic backscatter power of vegetation layers between 40 and 50 m above ground. Compared with the classical approaches of Capon and Wavelet-based Compressed Sensing, the WISE method can achieve better resolution with higher computational efficiency and reduce the ambiguity level of L-band tomograms successfully. The experimental results also show that there is no substantial difference between P- and L-band TomoCHM, while P-band tomographic intensity is more sensitive than the L-band for the inversion of tropical forest AGB at a resolution of 50 m x 50 m.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
熙茵完成签到 ,获得积分10
刚刚
2秒前
MoQy完成签到 ,获得积分10
2秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
居居应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
7秒前
9秒前
10秒前
11秒前
mingjie发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
嗯哼应助酷炫的傲易采纳,获得10
13秒前
13秒前
14秒前
民大胡发布了新的文献求助10
15秒前
123发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
脑洞疼应助苏小喵采纳,获得10
17秒前
Mindray完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
21秒前
wab完成签到,获得积分0
21秒前
12345完成签到,获得积分10
22秒前
心随以动发布了新的文献求助10
23秒前
sukasuka发布了新的文献求助10
24秒前
嗯哼应助氢锂钠钾铷铯钫采纳,获得10
28秒前
29秒前
鹿鹿完成签到 ,获得积分10
29秒前
30秒前
SciGPT应助sdahjjyk采纳,获得10
30秒前
ding应助如意的书白采纳,获得10
30秒前
31秒前
可爱的函函应助Liaost采纳,获得10
31秒前
嗯哼应助心随以动采纳,获得10
36秒前
37秒前
40秒前
如意的书白完成签到,获得积分10
42秒前
42秒前
高分求助中
Evolution 10000
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Distribution Dependent Stochastic Differential Equations 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3158476
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2809636
关于积分的说明 7883011
捐赠科研通 2468293
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1314048
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 630572
版权声明 601956