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　　近日，资源与环境学院定量遥感团队博士生廖展芒在遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》发表学术论文“The impacts of spatial baseline on forest canopy height model and digital terrain model retrieval using P-band PolInSAR data”。廖展芒为论文第一作者，其导师何彬彬教授为通讯作者和第二作者，全兴文讲师为共同通讯作者，电子科技大学为第一署名单位。这是我校以第一单位在该期刊发表的第5篇论文，也是何彬彬教授团队自2017年以来在该期刊发表的第3篇论文。

　　基于极化干涉SAR技术的森林冠层高度（CHM）及其数字地面模型（DTM）反演是微波遥感领域研究的热点之一，对森林生物量估算及全球碳循环研究具有重要意义。P波段SAR独特的强穿透能力使其在未来星载干涉研究中极具潜力且备受关注，而星载数据是实现大范围乃至全球范围的森林高度制图的基础。但是重访星载干涉数据存在不可避免的时间去相干以及其他观测误差，CHM与DTM的反演精度会因此受到空间基线长度的严重影响。

　　该研究论文从理论模拟及实验验证出发，定量化空间基线对模型反演的影响，并以此为反演算法提供最优基线选择策略。结果表明，DTM反演精度随着空间基线长度的增大而增大；但在P波段CHM反演中，当森林低于（或高于）一临界高度时，外界误差会致使CHM被高估（或低估），从而导致CHM最优反演精度存在于一最优中间基线中（部分结果如上图所示）。该研究证明此临界高度可通过理论模型计算获得，并可以此推算出CHM反演所需的最优基线长度。

　　《Remote Sensing of Environment》是地球科学与遥感领域的顶级期刊，为中科院JCR一区和TOP期刊。2017年影响因子为6.265，五年影响因子为7.653。

　　论文链接：

　　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425718301342

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