【摘 要】
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针对热带森林地上生物量遥感估测中容易饱和区域大尺度森林地上生物量估测精度低的问题，以非洲加蓬中部的洛佩达国家公园为研究区，以NASA提供的L波段全极化机载合成孔径雷达（SAR）数据和LiDAR网格化森林地上生物量产品为数据源开展森林生物量估测方法研究。采用极化分解方法提取森林的多种散射机制，从中选择反映森林结构差异的地面散射特征和森林体散射的特征构建体-地散射比，采用极化水云模型（PWCM）进行森
【基金项目】
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云南省教育厅项目（2018JS330）； 国家自然科学基金项目（42061072）； 云南省重大科技专项（202002AA100007-015）；
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针对热带森林地上生物量遥感估测中容易饱和区域大尺度森林地上生物量估测精度低的问题，以非洲加蓬中部的洛佩达国家公园为研究区，以NASA提供的L波段全极化机载合成孔径雷达（SAR）数据和LiDAR网格化森林地上生物量产品为数据源开展森林生物量估测方法研究。采用极化分解方法提取森林的多种散射机制，从中选择反映森林结构差异的地面散射特征和森林体散射的特征构建体-地散射比，采用极化水云模型（PWCM）进行森林地上生物量反演和精度评价。为了提高PWCM模型的适应性，建模过程中根据体散射分量(Vol)分段进行模型的参数优化。结果表明：以Freeman三分量极化分解后得到的体散射(Vol)、表面散射(Odd)、地-干散射(Dbl)为基础构建的6个体-地散射比在极化水云模型估算森林地上生物量中，以μVG2作为体-地散射比时估测效果最好，模型决定系数（R~2）为0.60,均方根误差(RMSE)为127.78 Mg/hm~2;在此基础上，进一步根据体散射分量分段优化极化水云模型，模型决定系数（R~2）增加到0.74,均方根误差(RMSE)降低了约20%,预测精度从50.76%提升至60.28%,并改善了低值高估、高值低估问题，在地上生物量高达450 Mg/hm~2时未出现饱和现象。
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