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1、第30卷第13期農(nóng)業(yè)工程學(xué)報、，0l_30NO．132014年7月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringJu1．2O14185利用時序合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)監(jiān)測水稻葉面積指數(shù)張曉倩，郭琳，馬尚杰，趙占營，裴志遠(yuǎn)(農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測站，北京100125)摘要：為了確定全極化雷達(dá)數(shù)據(jù)監(jiān)測水稻葉面積指數(shù)動態(tài)變化的精度，該文對水稻葉面積指數(shù)與后向散射系數(shù)進(jìn)行了各生長階段建模比較。采用廣東雷州地區(qū)多時相多入射角精細(xì)全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)，結(jié)合水稻全生育期地面樣方實(shí)測數(shù)據(jù)，
2、首先分析多入射角歸一化后四極化(vertica1．horizontMpolarization，VH：vertical-verticalpolarization，VV：horizonta1．horizontalpolarization，HH；horizontal—verticalpolarization，HV)、比值極化HH，VV后向散射系數(shù)與水稻葉面積指數(shù)(1eafareaindex，LAI)隨時間變化特征以及在營養(yǎng)生長階段、生殖生長階段和全生育期的相關(guān)關(guān)系，提取相關(guān)系數(shù)高于0．8的極化與生長階段進(jìn)行水云模型建模，最終生成多期水稻LAI反演分布圖，并
3、驗(yàn)證該數(shù)據(jù)反演水稻各生長階段LAI的精度，探索SAR數(shù)據(jù)追蹤區(qū)域尺度水稻長勢的可行性。結(jié)果表明，在地形較為平坦的水稻集中連片種植區(qū)，w、HH／w后向散射系數(shù)與LAI在營養(yǎng)生長期、全生育期極顯著相關(guān)(P<0．O1)，相關(guān)系數(shù)均高于0．83。營養(yǎng)生長階段w、HH／VV水云模型擬合決定系數(shù)分別為0．77、0．87，全生育期w、HH／VV水云模型擬合決定系數(shù)分別為0．73、0．8，營養(yǎng)生長階段模型優(yōu)于全生育期模型。精細(xì)四極化SAR數(shù)據(jù)監(jiān)測區(qū)域尺度水稻LAI動態(tài)變化具有應(yīng)用潛力，優(yōu)選的極化模型為進(jìn)一步的水稻長勢監(jiān)測提供依據(jù)。關(guān)鍵詞：雷達(dá)；極化；監(jiān)測；SAR；水
4、稻；葉面積指數(shù)；時序分析；生育期doi：10．3969~．issn．1002—6819．2014．13．023中圖分類號：S127文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1002—6819(2014)一13—0185—09張曉倩，郭琳，馬尚杰，等．利用時序合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)監(jiān)測水稻葉面積指數(shù)[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2014，30(13)：185—193．ZhangXiaoqian，GuoLin，MaShangjie，eta1．Monitoringriceleafareaindexusingtime—seriesSARdata[J]．TransactionsoftheCh
5、ineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE)，2014，30(13)：185—193．(inChinesewithEnglishabs~acO化參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，統(tǒng)計(jì)模型[15-18]簡單易于反演，0引言但缺乏理論支撐；另一種方法是通過模擬雷達(dá)波束葉面積指數(shù)(1eafareaindex，LAI)是描述植射入水稻冠層、下墊面的物理過程，建立機(jī)理模型，被冠層特征的重要生物參數(shù)，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域LAI是監(jiān)機(jī)理模型[19-24]能較好地描述雷達(dá)后向散射特征與測作物長勢的定量化指標(biāo)L1。J，同
6、時LAI與作物凈水稻冠層作用機(jī)理，但輸入?yún)?shù)繁瑣，反向求解困生產(chǎn)力、產(chǎn)量有較強(qiáng)的相關(guān)性[4-5]，因此，監(jiān)測作物難；第三種方法是采用半經(jīng)驗(yàn)水云模型【2孓J，該模LAI的動態(tài)變化意義重大，目前光學(xué)遙感是監(jiān)測作型具備一定的物理含義，同時模型簡化利于葉面積物參數(shù)的重要手段。水稻作為中國主要的糧食作物，指數(shù)計(jì)算，在水稻監(jiān)測中顯現(xiàn)出一定優(yōu)勢。目前，對其種植面積、長勢、產(chǎn)量信息的提取尤為重要，雷達(dá)水稻監(jiān)測多在模型研究，針對作物整個生育期水稻主產(chǎn)區(qū)則多分布在秦嶺、淮河以南，水稻生長的動態(tài)、精細(xì)化監(jiān)測較少，區(qū)域性的應(yīng)用精度有待季云雨頻繁，高清晰光學(xué)數(shù)據(jù)的獲取成為瓶頸
7、Loj，而進(jìn)一步論證。合成孔徑雷達(dá)(syntheticapertureradar，SAR)能夠本文對時間序列的入射角歸一化全極化后向穿云透霧，對植被特性的變化也較為敏感【7J，在作物散射系數(shù)與實(shí)測葉面積指數(shù)進(jìn)行營養(yǎng)生長期、生殖面積提取、植被參數(shù)反演與監(jiān)測中具有應(yīng)用潛力引。生長期和全生育期對比研究，比較不同極化模型對水稻參數(shù)的雷達(dá)估算方法主要有3種L1，一種水稻各生長階段的適用性，同時結(jié)合水稻識別結(jié)果方法是通過統(tǒng)計(jì)手段建立水稻參數(shù)與雷達(dá)圖像極反演水稻關(guān)鍵生育期葉面積指數(shù)并制圖，探索雷達(dá)圖像追蹤區(qū)域尺度水稻長勢的可行性。收稿日期：2014．03．17修訂
8、日期：2014．06．03基金項(xiàng)目：高分多載荷協(xié)同農(nóng)業(yè)應(yīng)用技術(shù)研究(GF13／15—3l1-003)項(xiàng)目1數(shù)
