基于全极化Radarsat-2数据的水稻生物量估算模型

被引：5

作者：

张晓倩

刘湘南

谭正

机构：

[1] 中国地质大学(北京)信息工程学院

来源：

农业现代化研究 | 2012年 / 33卷 / 02期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

Radarsat-2; 后向散射系数; 生物量; 水稻;

D O I：

暂无

中图分类号：

S511 [稻]; S126 [电子技术、计算机技术在农业上的应用];

学科分类号：

0901 ; 082804 ;

摘要：

依据苏州东桥试验区水稻生长期观测数据,采用多时相水稻拔节到抽穗期全极化Radarsat-2数据,分别分析了不同极化HH、VV、CROSS、比值HH/VV的雷达后向散射系数时域变化特征与生物量的相关关系,构建水云模型、二次多项式模型和指数模型反演水稻生物量。反演结果表明:HH、CROSS水云模型都有不错的反演效果,相关系数分别为0.910、0.902,而HH水云模型反演生物量尤佳,均方根误差为0.190。指数模型普遍优于二次多项式模型,HH/VV指数模型效果出众,相关系数为0.929,均方根误差为0.164。通过比较分析不同极化的水云模型、二次多项式模型和指数模型,HH水云模型与HH/VV指数模型反演水稻生物量精度相对较高。

引用

页码：249 / 252

页数：4

共 20 条

[1] Rice monitoring and production estimation using multitemporal RADARSAT [J].

Shao, Y ;

Fan, XT ;

Liu, H ;

Xiao, JH ;

Ross, S ;

Brisco, B ;

Brown, R ;

Staples, G .

REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2001, 76 (03) :310-325

[2]

Season-long daily measurements of multifrequency (Ka, Ku, X, C, and L) and full-polarization backscatter signatures over paddy rice field and their relationship with biological variables[J] . Y. Inoue,T. Kurosu,H. Maeno,S. Uratsuka,T. Kozu,K. Dabrowska-Zielinska,J. Qi. &nbspRemote Sensing of Environment . 2002 (2)

[3] Mapping paddy rice agriculture in southern China using multi-temporal MODIS images [J].

Xiao, XM ;

Boles, S ;

Liu, JY ;

Zhuang, DF ;

Frolking, S ;

Li, CS ;

Salas, W ;

Moore, B .

REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2005, 95 (04) :480-492

[4]

基于ASAR和生长模拟模型的水稻长势监测研究[D]. 何维.中国林业科学研究院 2007

[5]

水稻时域后向散射特性分析:雷达卫星观测与模型模拟结果对比[J]. 邵芸,廖静娟,范湘涛,刘浩. 遥感学报. 2002(06)

[6] 基于ENVISAT ASAR数据的水稻估产方案 [J].

申双和 ;

杨沈斌 ;

李秉柏 ;

谭炳香 ;

李增元 ;

Le Toan Thuy .

中国科学(D辑:地球科学), 2009, 39 (06) :763-773

[7]

Mapping paddy rice agriculturein southern China using multi-temporal MODIS images. Xiao XM,Boles S,Liu J Y,et al. Re-mote Sensing of Environment . 2005

[8]

Rice crop parameter retrieval using multi-temporal,multi-incidence angle Radarsat SAR data. Chakraborty M,,Manjunath K R,Panigrahy S,et al. ISPRS Journal of Photogrammetry&Remote Sensing . 2005

[9]

Rice crop mapping and monitoring using ERS-1 data based on experiment and modeling results. Le Toan T,Ribbes F,Wang L F,et al. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 1997

[10]

Season-longDaily Measurements of Multifrequency(Ka,Ku,X,C,and L)and Full-polarization Backscatter Sig-natures over Paddy Rice Field and Their Relation-ship with Biological Variables. Inoue Y,Kurosu T,Maeno H,et al. Remote Sensing of Environment . 2002

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