许多研究已表明合成孔径雷达(SAR)对水稻识别及作物长势监测很有潜力。但是,以往的研究多是采用单极化多时相SAR数据进行水稻监测的。该文本着探讨多极化方式的优势以及降低数据购买成本和减少数据处理量的目的,对单时相双极化的ENV ISA...许多研究已表明合成孔径雷达(SAR)对水稻识别及作物长势监测很有潜力。但是,以往的研究多是采用单极化多时相SAR数据进行水稻监测的。该文本着探讨多极化方式的优势以及降低数据购买成本和减少数据处理量的目的,对单时相双极化的ENV ISAT A SAR APP数据的水稻识别能力进行了评价。在水稻生长季节,获取了覆盖江苏洪泽县的A SAR APP时间序列数据。首先,分析比较不同地物的后向散射系数,选择出最能区分水稻与非水稻的单时相数据;然后,采用决策阈值法将水稻信息从图像中提取出来;最后,利用DGPS实测的样地数据对水稻识别进行精度验证。结果表明,利用水稻齐穗期至近成熟期的HH和VV极化的ENV ISAT A SAR APP图像能较好区分水稻与非水稻,水稻识别精度可达86%以上。展开更多
为了更好地监测地表土壤湿度,利用多极化、多角度ASAR-APP影像数据,研究了裸露和小麦地表土壤湿度反演方法。对裸露地表,基于AIEM(advance integral equation model)模型,建立多项式半经验模型反演土壤湿度;对小麦地表,小入射角HH极化A...为了更好地监测地表土壤湿度,利用多极化、多角度ASAR-APP影像数据,研究了裸露和小麦地表土壤湿度反演方法。对裸露地表,基于AIEM(advance integral equation model)模型,建立多项式半经验模型反演土壤湿度;对小麦地表,小入射角HH极化ASAR数据与土壤湿度相关性更好,大入射角HH极化ASAR数据与小麦含水率相关性更好。基于水云模型,首先利用大入射角HH极化ASAR数据去除小麦冠层对雷达后向散射的影响,然后利用多角度ASAR数据推导建立小麦地表土壤湿度反演半经验模型;实测数据验证了裸露和小麦地表土壤湿度反演模型的适用性,利用验证数据反演裸露和小麦地表土壤湿度精度(RMSE)分别为3.55%、3.81%。结果表明,该文半经验模型具有较高的反演精度。展开更多
文摘许多研究已表明合成孔径雷达(SAR)对水稻识别及作物长势监测很有潜力。但是,以往的研究多是采用单极化多时相SAR数据进行水稻监测的。该文本着探讨多极化方式的优势以及降低数据购买成本和减少数据处理量的目的,对单时相双极化的ENV ISAT A SAR APP数据的水稻识别能力进行了评价。在水稻生长季节,获取了覆盖江苏洪泽县的A SAR APP时间序列数据。首先,分析比较不同地物的后向散射系数,选择出最能区分水稻与非水稻的单时相数据;然后,采用决策阈值法将水稻信息从图像中提取出来;最后,利用DGPS实测的样地数据对水稻识别进行精度验证。结果表明,利用水稻齐穗期至近成熟期的HH和VV极化的ENV ISAT A SAR APP图像能较好区分水稻与非水稻,水稻识别精度可达86%以上。
基金Jiangsu Graduate in Scientific Research and Innovation (No.CX07B_048z)the Special Program for Scientific Research in Public Welfare Meteorological Services (No. GYHY200806008)
文摘为了更好地监测地表土壤湿度,利用多极化、多角度ASAR-APP影像数据,研究了裸露和小麦地表土壤湿度反演方法。对裸露地表,基于AIEM(advance integral equation model)模型,建立多项式半经验模型反演土壤湿度;对小麦地表,小入射角HH极化ASAR数据与土壤湿度相关性更好,大入射角HH极化ASAR数据与小麦含水率相关性更好。基于水云模型,首先利用大入射角HH极化ASAR数据去除小麦冠层对雷达后向散射的影响,然后利用多角度ASAR数据推导建立小麦地表土壤湿度反演半经验模型;实测数据验证了裸露和小麦地表土壤湿度反演模型的适用性,利用验证数据反演裸露和小麦地表土壤湿度精度(RMSE)分别为3.55%、3.81%。结果表明,该文半经验模型具有较高的反演精度。
