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基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
被引量：
7
1
作者
国贤玉
李坤
+2 位作者
邵芸
Juan MLopez-Sanchez
王志勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期878-884,共7页
水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿...
水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿透性的优势,成为水稻株高反演的重要手段之一。基于极化干涉测量(PolInSAR)的散射模型的反演算法具有严密的物理模型的支撑及较高的反演精度等特点,成为植被高度反演研究的热点。结合极化干涉SAR技术,构建了一种基于RVoG(Random Volume over Ground)模型的水稻株高反演算法,并利用2015年水稻生长季内9个时相的TanDEM-X极化干涉SAR数据,进行了水稻株高反演试验。首先基于每个时相下的极化干涉SAR数据分别得到8个复相干系数,利用这8个复相干系数在考虑卫星双站模式等情况下进行去相干处理,然后建立适用于水稻田特性的RVoG模型,接着构建基于该模型的水稻株高反演迭代算法,最后对9个时相下的TanDEM-X数据进行研究区的水稻株高反演及精度评定。结果表明,当水稻株高高于0.4m时,该方法的反演结果较好,决定系数(R^2)为0.86,均方根误差RMSE为6.79 cm;当水稻株高较低时(水稻株高小于0.4 m),反演误差在0.1~0.8 m之间,反演结果较差,被明显高估。通过分析认为,基于极化干涉理论,TanDEM-X数据在较好地反映出水稻植株的较大体散射量的前提下,利用所构建的基于RVOG模型的水稻株高反演算法,能够较好地反演株高在0.33~1.2 m的水稻株高。
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关键词
水稻
株高
TanDEM-X
极化干涉SAR
RVoG模型
模式搜索法
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职称材料
基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估
被引量：
4
2
作者
刘杉
张风丽
+2 位作者
韦诗莹
刘娜
邵芸
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020年第6期750-759,共10页
建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二...
建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度τ2进行RGB彩色合成,对极化SAR图像进行视觉优化,进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例,利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析,并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明,通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果,同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度,从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。
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关键词
Yamaguchi分解
Touzi分解
全极化SAR
建筑物
损毁评估
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职称材料
题名
基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
被引量：
7
1
作者
国贤玉
李坤
邵芸
Juan MLopez-Sanchez
王志勇
机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
中国科学院
遥感
与数字地球
研究
所
中国科学院大学资源与环境学院
中科卫星应用德清研究院微波目标特性测量与遥感重点实验室
University of Alicante
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期878-884,共7页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(41871272)
国家自然科学基金重点基金项目(41431174)
+1 种基金
国家自然科学基金青年基金项目(41601375)资助
国家重点研发计划项目(2016YFB0502504)
文摘
水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标。准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据。合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿透性的优势,成为水稻株高反演的重要手段之一。基于极化干涉测量(PolInSAR)的散射模型的反演算法具有严密的物理模型的支撑及较高的反演精度等特点,成为植被高度反演研究的热点。结合极化干涉SAR技术,构建了一种基于RVoG(Random Volume over Ground)模型的水稻株高反演算法,并利用2015年水稻生长季内9个时相的TanDEM-X极化干涉SAR数据,进行了水稻株高反演试验。首先基于每个时相下的极化干涉SAR数据分别得到8个复相干系数,利用这8个复相干系数在考虑卫星双站模式等情况下进行去相干处理,然后建立适用于水稻田特性的RVoG模型,接着构建基于该模型的水稻株高反演迭代算法,最后对9个时相下的TanDEM-X数据进行研究区的水稻株高反演及精度评定。结果表明,当水稻株高高于0.4m时,该方法的反演结果较好,决定系数(R^2)为0.86,均方根误差RMSE为6.79 cm;当水稻株高较低时(水稻株高小于0.4 m),反演误差在0.1~0.8 m之间,反演结果较差,被明显高估。通过分析认为,基于极化干涉理论,TanDEM-X数据在较好地反映出水稻植株的较大体散射量的前提下,利用所构建的基于RVOG模型的水稻株高反演算法,能够较好地反演株高在0.33~1.2 m的水稻株高。
关键词
水稻
株高
TanDEM-X
极化干涉SAR
RVoG模型
模式搜索法
Keywords
Rice
Rice height
TanDEM-X
Polarimetric interferometry SAR(PolInSAR)
RVoG model
Pattern search algorithm
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估
被引量：
4
2
作者
刘杉
张风丽
韦诗莹
刘娜
邵芸
机构
中国科学院
遥感
与数字地球
研究
所
中国科学院大学
中科卫星应用德清研究院微波目标特性测量与遥感重点实验室
北京建筑大学
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020年第6期750-759,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0502504)
国家自然科学基金(41671359,61471358)资助。
文摘
建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度τ2进行RGB彩色合成,对极化SAR图像进行视觉优化,进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例,利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析,并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明,通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果,同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度,从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。
关键词
Yamaguchi分解
Touzi分解
全极化SAR
建筑物
损毁评估
Keywords
Yamaguchi decomposition
Touzi decomposition
polarimetric SAR
buildings
damage assessment
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
TU746.1 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
国贤玉
李坤
邵芸
Juan MLopez-Sanchez
王志勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估
刘杉
张风丽
韦诗莹
刘娜
邵芸
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
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