Статистические методы оценки объемов древостоя на основе данных РСА метрового диапазона

В докладе представлены алгоритмы оценки среднего объема древостоя на основе изображений, полученных по данным РСА метрового диапазона. Предложенные алгоритмы оперируют с комплексными величинами сегментов РСА-изображения, соответствующих индивидуальным деревьям [1]. Для синтеза алгоритмов разработана модель отражений от индивидуальных деревьев (для случая относительно плоской поверхности), в которой объемы стволов отдельных деревьев и коэффициент, характеризующий отражения от дерева, интерпретируются как случайные величины.
Алгоритмы синтезированы в условиях отсутствия априорной информации относительно дисперсий распределений объёма стволов и флюктуаций коэффициента отражения от индивидуальных деревьев. При синтезе алгоритмов предполагалось, что диаметры или высоты отдельных деревьев априори измерены по данным лазерного сканирования исследуемого древостоя, а также что плотность деревьев и среднее значение коэффициента отражения от отдельных деревьев известны.
Методом статистического моделирования показано, что предложенные алгоритмы значительно превосходят по точности предложенный в [2] метод и позволяют получить почти несмещенные и статистически эффективные оценки среднего объема древостоя в широком диапазоне изменения неизвестных дисперсий рапределений объёма стволов и флюктуаций коэффициента отражения от деревьев, а также обладают устойчивостью к виду функций распределений.
Показано также, что комбинированное использование РСА метрового диапазона и лазерных сканеров позволит применять разработанные алгоритмы для точной оценки объёмов древостоя без использования информации о среднем значении коэффициента отражения от индивидуальных деревьев.

Литература
[1]B. Hallberg, G. Smith-Jonforsen, and L.M.H. Ulander, "Measurements on Individual Trees Using Multiple VHF SAR Images," IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 43, pp. 2261-2269, Oct. 2005.
[2]G. Smith and L. M. H. Ulander, "A model relating VHF-band backscatter to stem volume of coniferous boreal forest," IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 38, pp. 728-740, Mar. 2000.