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题名基于RVoG模型的双极化SAR水稻株高反演
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作者
付书娟
吴建
刘龙威
付海强
朱建军
李楠
宋晴
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机构
中南大学地球科学与信息物理学院
广东省国土资源测绘院
自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室
中山大学电子与通信工程学院
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2024年第4期28-33,共6页
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基金
国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(42227801)。
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文摘
水稻株高被广泛应用于物候监测、水稻健康评估及产量预测等领域,极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)信号能穿透水稻冠层记录水稻垂直结构信息,有助于实现高分辨率、大范围水稻株高提取。该文提出一种适用于非干涉条件下PolSAR数据水稻株高反演方法:利用极化SAR分解技术分离冠层及地表散射信号,引入随机地体二层散射模型(Random Volume over Ground,RVoG)对分解得到的水稻冠层散射能量进行建模,从而建立水稻株高反演模型;最后,联合邻域同质像素并利用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行解算。利用2019年13景Sentinel-1影像在西班牙地区进行试验,水稻株高反演精度达到0.1 m,R^(2)达0.96以上,证明新方法能较好地适用于非干涉条件下PolSAR数据水稻株高反演。
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关键词
水稻株高反演
RVoG模型
双极化分解
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Keywords
rice plant height inversion
RVoG scattering model
dual-polarization decomposition
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分类号
S127
[农业科学—农业基础科学]
S511
[农业科学—作物学]
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