基于时间序列Sentinel-1A数据的玉米种植面积监测研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

李俐  孔庆玲  王鹏新  王蕾  荀兰 《资源科学》2018,40(8):1608-1621

玉米作为中国三大作物之一,监测其种植面积对及时了解其种植时空分布、保障粮食安全具有重要作用。本文以河北省涿州市为研究区,利用2016年多时相Sentine-1A SAR （Synthetic Aperture Radar, 合成孔径雷达）影像,对玉米种植区域进行提取。在对研究区地物散射特性分析的基础上,分析了微波后向散射特性随不同生育期玉米植株结构发育的变化情况,选择合适时相和极化组合的后向散射系数,运用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法提取了玉米种植范围和面积信息,并对不同后向散射系数（标准后向散射系数（Sigma-naught,σ₀）和归一化后向散射系数（Gamma-naught,γ₀））用于研究区作物种植区提取的结果进行了比较。结果表明,采用时间序列（4月19日,5月30日,6月11日,7月17日）雷达图像得到的监督分类结果具有较高的分类精度和kappa系数,总体精度达92.96％,Kappa系数为0.91。因此,采用4—7月（春玉米播种至吐丝时期、夏玉米播种至拔节时期）的时间序列SAR数据能有效获取不同种植模式下的玉米信息,而增加8、9月的数据对玉米识别精度的影响不大。总体来说,采用多时相双极化的σ₀数据与相同时相组合的γ₀数据对玉米种植范围提取基本相同,但使用γ₀数据的林地识别精度比σ₀数据提高了3％。研究结果可为多极化SAR数据的玉米识别和面积监测提供参考案例。  相似文献   

河北省中部平原玉米长势遥感综合监测     

王蕾  王鹏新  李俐  荀兰  孔庆玲 《资源科学》2018,40(10):2099-2109

为了提高玉米的遥感长势监测的准确度,以河北省中部平原地区为研究区域,以MODIS遥感数据反演的条件植被温度指数（Vegetation Temperature Condition Index, VTCI）与叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）作为玉米长势监测指标,通过灰色关联度分析法确定玉米各生育时期（出苗—拔节期、拔节—抽雄期、抽雄—灌浆期与灌浆—成熟期）VTCI与LAI作为相应生育时期长势监测指标的权重值,以及4个生育时期的玉米长势在总体长势与产量形成中的权重值,并基于权重结果分别构建玉米在4个生育时期与主要生育期的长势综合监测指标,进而评估研究区域2011—2016年间的玉米长势。结果表明,各生育时期VTCI作为长势监测指标的权重值均大于LAI,且以拔节—抽雄期最大,抽雄—灌浆期次之,说明玉米各生育时期的长势与最终产量较易受到水分胁迫的影响,并以拔节—抽雄期与抽雄—灌浆期对水分胁迫最为敏感;而玉米长势综合监测指标在4个生育时期的权重值较为接近,并以灌浆—成熟期略大,说明该时期的玉米长势与最终产量之间的关系较为密切。研究区域5市的县域尺度玉米长势综合监测指标与单产之间的决定系数（R²）介于0.247~0.598之间,均达到了极显著水平（P<0.001）,优于单一的VTCI或LAI指标,表明基于长势综合监测指标的玉米长势监测结果准确度较高。研究年份间该区域的玉米长势以2011年的长势最好,2014年与2015年长势最差,且西部长势优于东部。  相似文献   

合成孔径雷达土壤水分反演研究进展   总被引：1，自引：0，他引：1  

李俐  王荻  王鹏新  黄健熙  朱德海 《资源科学》2015,37(10):1929-1940

土壤水分作为地表水存储的重要组成部分,直接影响着陆地和大气间的物质和能量交换,成为水文、气象、农业和生态环境等领域的研究热点之一。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其数据的极化特征、后向散射强度及相位特性对土壤水分的敏感性而成为高空间分辨率土壤水分监测中最有效的方法之一。本文首先对可用于土壤水分反演的SAR传感器进行总结;然后,分别对裸露地表和植被覆盖地表的微波散射模型进行介绍;在讨论影响土壤水分监测因素的基础上,分析主要影响因素的校正方法,并探讨当前合成孔径雷达反演土壤水分的主要方法;最后总结土壤水分反演中存在的问题,同时对未来的发展方向进行展望。  相似文献