成电人物

　　吸入二氧化碳、呼出氧气，这是“地球之肺”——森林给予人类的恩惠。那么，“地球之肺”的“肺活量”究竟有多大呢？森林作为陆地上最大的“储碳库”，它的“库容”（即固碳能力）又是多少？

　　要揭开这些秘密，需要做一项十分基础的工作，那就是计算出“森林生物量”。随着全球变暖、温室效应、碳排放等问题日益受到关注，计算“森林生物量”越来越成为科学研究的热点，特别是大尺度区域内森林生物量的估算更是成为焦点问题。

　　近日，资源与环境学院定量遥感团队博士生、中共党员廖展芒在遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》发表学术论文，通过理论模型推算出了森林冠层高度（CHM）反演所需的最优空间基线长度，最大限度地降低了时间去相干的影响，获取了准确的森林冠层高度及数字地面模型（DTM）反演结果，为估算全球森林生物量提供了更好的方法。

　　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。

全球议题：测算“森林生物量”成为显学

　　研究“碳循环”是“人类命运共同体”应对“全球变暖”的重要切入点，而森林是重要的研究对象，约80%的地上碳储量和40%的地下碳储量存在于森林生态系统当中，因此，它的固碳能力是评价全球大气碳收支的重要参数。而要计算森林的固碳能力，需要首先计算出“森林生物量”。

　　计算“森林生物量”对全球气候变化研究具有重要意义。廖展芒说，获取森林生物量及其历史动态数据，就可以对陆地碳储量的变化进行充分估算，这对我们了解“地球之肺”的“肺活量”以及估算森林在砍伐、退化、火灾等情况下释放二氧化碳的数量都很有帮助。

　　地面实测是人类曾经使用的重要方法：人们深入丛林实地测量树冠的高度、树木的胸径、木材的密度等参数，为计算森林生物量提供依据。这种方法精度较高，但费时费力，而且只能获取小尺度的数据，难以获取大范围乃至全球范围的时间序列数据，从而难以对全球碳储量的动态变化进行研究。

　　在电子信息技术的帮助下，尤其是基于卫星遥感技术的森林生物量估算方法，使全球范围高空间及高时间分辨率的生物量制图成为了可能。然而，目前的遥感估算方法大多是基于光学遥感，其穿透能力较弱，且容易受到云雾干扰。而且，光学遥感反演只能在二维平面上进行，对森林的垂直结构探测能力很弱，这给森林生物量估算带来了一系列的问题。

　　于是，近年来，森林生物量估算的热点及重点逐渐转向能够全天候工作且不受云雾干扰的合成孔径雷达（SAR），特别是其中的极化干涉及层析SAR技术，能够实现森林结构信息的三维重建。而P波段SAR独特的强穿透能力使其在未来基于星载干涉的森林生物量全球探索中极具潜力。

临界高度：独辟蹊径缩小严重误差

　　2017年3月，廖展芒在何彬彬教授和全兴文老师的指导和帮助下正式开启这项研究。“起初，我把别人做过的实验都做了一遍，并在自己的试验区里把基础理论算法编程跑通，然后就着重开始研究自己所关注的问题，归纳已有算法的不足并尝试寻找新的解决方法，来来回回地做了很长时间，直到最后得到结果。”

　　在研究合成孔径雷达数据的诸多微波遥感方法中，基于极化干涉合成孔径雷达技术的森林冠层高度及其数字地面模型反演是研究热点之一。传感器从天空一边飞一边俯瞰森林时，即使在同一位置且针对同一目标进行观测，传感器在不同时间获取的森林电磁波散射信号仍然会发生变化，从而会降低电磁波信号的相干性。这就是所谓“时间去相干”。

　　在重访工作模式下的卫星数据中，这是不可避免的问题。而目前传统的反演方法还难以对“时间去相干”的影响进行准确的校正补偿，这对基于极化干涉SAR数据的森林冠层高度及DTM反演带来了严重影响。

　　如何解决这一难题呢？经过深入思考，他发现，确定“空间基线长度”是十分关键的因素。所谓“空间基线”即是指合成孔径雷达在获取不同干涉影像对（至少两幅影像）时传感器之间的空间距离。只有当该距离不为零时，合成孔径雷达才能观测到森林垂直结构信息。

　　“空间基线长度的变化会改变森林信号以及时间去相干在模型反演中所贡献的比例，从而改变观测误差对反演精度的影响。”廖展芒说。问题是，如何找到最优的“空间基线长度”呢？

　　他从理论模拟及实验验证出发，就空间基线对模型反演的影响进行了定量化研究，并以此为反演算法提供最优基线选择策略。结果表明，数字地面模型反演精度随着空间基线长度的增大而增大，空间基线长度越大，精度就越高。

　　更有趣的发现是：在P波段森林冠层高度反演中，存在一个奇妙的“临界高度”。当森林低于一个临界高度时，外界误差会致使森林冠层高度被高估；当森林高于一个临界高度时，外界误差会致使森林冠层高度被低估。从而导致森林冠层高度最优反演精度存在于一个最优中间基线中。

　　他们进一步证明，这个“临界高度”可以通过理论模型计算获得，并可以此推算出森林冠层高度反演所需的最优空间基线长度。找到最优的空间基线长度，这是其他方法没有考虑的，但廖展芒恰好在这个方面取得了突破。

　　上图中展示了地面的三维高度(DTM)和森林高度（CHM）反演结果，其中DTM/CHM-LiDAR可看做是森林的真实情况，DTM/CHM-BL1－DTM/CHM-BL4是4个基线长度依次增加的极化干涉SAR数据的反演结果。不同颜色表示了DTM/CHM的高度值。可以看出，最长基线BL4获取的DTM与LiDAR DTM最接近，精度最高；而中间基线BL2获取的CHM精度最高，与LiDAR CHM最接近，其他基线长度获取的CHM精度明显下降。传统方法没有进行基线优化选择，从而会导致反演结果严重受到时间去相干以及其他误差的影响，如右方CHM-BL1及CHM-BL4所示，其精度明显低于合适基线CHM-BL2的反演结果。最优的实验结果与本文所提出的最优基线一致。

再接再厉：为建设地球家园做出应有贡献

　　廖展芒本硕博都在电子科技大学就读。本科时他在物理学院（原物理电子学院）应用物理学专业学习，后保送到资源与环境学院读研，从此踏入了遥感领域。严格说来，他之于遥感领域其实是“半路出家”。

　　“遥感特别是微波遥感对我来说是一个全新的方向，很多基础理论需要从头学习，在打基础的过程中我花了很多时间，也耽搁了论文的研究进度，但是磨刀不误砍柴工。”他说，“我逐渐走进了微波遥感领域，并越来越体会到它的魅力。对这个选择我从不后悔。”

　　这篇论文从研究到出炉，要经历基础理论调研、编程实现、实验对比已有方法、寻找问题、根据问题进行调研、确定自己的研究方向及方法、再进行实验对比、最后得出结果等一系列环节。在这每一个环节，每当他遇到困难，都会找何彬彬教授和全兴文老师寻求指点。

　　“最开心的时刻，是发现问题的时候！”廖展芒说，“找到了问题就意味着找到了突破点和创新点，这个过程是比较难熬的。但更让人难熬的是，当你在梳理已有研究的时候，发现你能想到的别人都已经做过了。而我则幸运地找到了问题所在。”

　　找到问题之后，解决问题就成了水到渠成的事情。论文完稿之后，他立即投给了地球科学与遥感领域的顶级期刊《Remote Sensing of Environment》，很快就得到反馈意见和积极评价。他说，“期刊的编辑和审稿人都很专业、很负责，对我的研究提出了很多专业的建议，对提高论文质量给予了很大帮助。”

　　在该期刊发表论文，是廖展芒走进遥感领域时就有的梦想。读研和读博期间，他一直憋着一口气，心里暗暗鞭策自己一定要实现这个目标。如今，这个目标终于实现了。但他认为，自己在遥感领域还是个初学者，要在遥感领域真正有所建树，还需要持之以恒地付出更多的努力。

　　2018年2月初，廖展芒到澳大利亚国立大学芬娜与社会环境学院进行联合培养，师从水循环及生物量估算领域的知名学者Albert van Dijk教授。Albert van Dijk教授主要研究水循环及生物量估算，与廖展芒的研究方向比较吻合，也与他接下来要做的研究工作十分接近。在这里，他很有信心取得新的突破。

　　展望未来，廖展芒希望自己能在微波遥感领域继续深入，争取实现全球范围的生物量动态监测，准确估算和预测全球碳循环的变化，为人类建设美好的地球家园做出自己应有的贡献。