摘要：极化干涉SAR(Polarimetric SAR interferometry，PolInSAR)森林高度反演是当前雷达遥感领域的研究热点，近年来出现了多种单基线PolInSAR森林高度反演方法。为了给单基线PolInSAR反演森林高度的算法提供基础，并探索和发展效果更优的反演方法，使用PolSARpro软件模拟森林平均高度为18 m的L波段(L=23 cm)全极化干涉SAR数据，研究了森林高度反演算法中的DEM差分法、RVoG法、复相干幅度反演法、混合反演法，并基于相干优化法对混合反演法进行了改进；为了更准确地对算法的性能进行比较，给出方位向为48 bin时各算法的距离向剖面的对比图，并选取图像的中间区域，对森林高度位于3~30 m的1 104个样本点，应用均值和均方根误差RSME对5种方法模拟的18 m森林高度进行比较。结果表明：森林高度平均值反演结果由大到小依次为：复相干幅度反演法、混合反演法、改进的混合反演法、RVoG法、DEM差分法，分别为19.40、18.31、18.12、10.55、10.05 m，均方根误差(RMSE)由小到大依次为:改进的混合反演法、混合反演法、复相干幅度反演法、RVoG法、DEM差分法，分别为1.06、1.48、3.49、7.51、8.04 m；说明DEM差分法与RVoG法反演的森林高度存在明显低估，复相干反演法出现明显高估且其离散程度最大，混合反演法和改进的混合反演法与真实值的误差分别为0.31、0.12 m，改进的混合反演法与真实值的相差最小，离散程度最小，均方根误差最小，反演结果最优。改进的混合反演法综合了混合反演法与相干优化法的优点，使其估计的地形相位的均方根误差最小（0.045 rad），森林高度与真实值的误差最小，均方根误差最小，并且具有一定的鲁棒性。

关键词：单基线森林高度反演 dem差分法 rvog法 复相干幅度反演法 混合反演法 

单位：东北林业大学林学院; 哈尔滨150040