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申请/专利权人：西南林业大学
摘要：本发明涉及森林高度估计技术领域，公开了一种两阶段改进的森林高度估计方法，基于InSAR数据计算干涉相干幅度γ和垂直波数kz；以InSAR森林高度反演模型SINC模型为基础，分析SINC模型的系统误差来源并进行模拟测试；在SINC模型误差分析的基础上，求解SINC模型的系统误差校正系数改进SINC模型，完整第一阶段改进并验证有效性；使用改进的卡尔曼滤波算法同化SINC模型以减少SINC模型的非系统误差，实现第二阶段改进；利用两阶段改进的SINC模型估计森林高度。由此，本发明以InSAR数据和SINC模型为基础，基于系统误差校正和卡尔曼滤波两阶段改进SINC模型实现InSAR数据的森林高度精准估计，该方法能有效提高InSAR数据的森林高度估计精度。
主权项：1.一种两阶段改进的森林高度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取InSAR数据，基于InSAR数据计算干涉相干幅度γ和垂直波数kz；S2：以InSAR森林高度反演模型SINC模型为基础，分析SINC模型的系统误差来源并进行模拟测试；S3：在SINC模型误差分析的基础上，求解SINC模型的系统误差校正系数；S4：使用求解的系统数误差校正系数改进SINC模型，完成第一阶段改进，并验证有效性；S5：在SINC模型的系统误差校正的基础上，使用改进的卡尔曼滤波算法同化SINC模型以减少SINC模型的非系统误差，实现第二阶段改进；S6：利用两阶段改进的SINC模型估计森林高度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南林业大学 两阶段改进的森林高度估计方法
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