基于Sentinel-1雷达影像的玉米倒伏监测模型

在玉米发生倒伏灾害后,为定量监测区域尺度下的玉米倒伏程度,该研究以2017年8月8日因强风和强雨造成大面积玉米倒伏的小汤山国家精准农业研究示范基地作为研究区,提取倒伏前后Sentinel-1A雷达影像的多种强度信息,与实测倒伏样本关联分析,筛选出玉米倒伏前后最佳敏感后向散射系数。采用自然高与植株高的比值作为倒伏程度评价指标并构建比值公式,最终得到倒伏监测模型。结果表明,倒伏前后玉米植株高度的最优敏感后向散射系数分别为σVH和σVV+VH。32个建模点的实测差值结果与模拟差值结果的R2为0.896（P<0.01）。15个检验样本点和总样本点的倒伏程度分类准确度均达到100%。模型求解的自然高与植株高的比值与实测的比值总体相关性达到0.899。其中,中度倒伏类型的相关性最好,严重倒伏次之,轻度倒伏最差。该研究结果表明,在倒伏发生后,基于Sentinel-1A雷达后向散射系数构建的倒伏监测模型能在区域尺度下有效的实现玉米倒伏程度的分级监测。