全書(shū)針對(duì)我國(guó)北方旱地秋收作物主要生長(zhǎng)期內(nèi)云雨霧天氣頻繁,無(wú)法獲取足量有效的光學(xué)遙感影像,嚴(yán)重制約了農(nóng)作物遙感監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性;而合成孔徑雷達(dá)(Synthetic
Aperture
Radar,SAR)雖具有全天候監(jiān)測(cè)地表能力,但現(xiàn)有研究利用星載SAR數(shù)行旱地作物分類(lèi)研究的精度普遍不高等問(wèn)題,選取我國(guó)華北地區(qū)的河北省衡水市為典型研究區(qū),利用多波段多源多格式多時(shí)相極化SAR數(shù)行旱地作物(玉米和棉花等)分類(lèi)研究,分析SAR系統(tǒng)工作頻率、SAR數(shù)據(jù)獲取時(shí)相、特征提取、極化分解方法等因素對(duì)農(nóng)作物分類(lèi)精度的影響,優(yōu)選適合旱地作物極化SAR分類(lèi)的波段、特征及時(shí)相,旨在為改善旱地作物SAR遙感監(jiān)測(cè)的精度和效率提供參考依據(jù)。
本書(shū)依據(jù)作者承擔(dān)的中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目“基于多時(shí)相極化SAR數(shù)據(jù)的旱地作物散射機(jī)制研究”(No.1610132019010)、“基于合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)的旱地作物識(shí)別與長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)研究”(IARRP-2017-16)和國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41801290,41531179)的研究成果編著而成。全書(shū)針對(duì)我國(guó)北方旱地秋收作物主要生長(zhǎng)期內(nèi)云雨霧天氣頻繁,無(wú)法獲取足量有效的光學(xué)遙感影像,嚴(yán)重制約了農(nóng)作物遙感監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性;而合成孔徑雷達(dá)(Syn-thetic
Aperture
Radar,SAR)雖然具有全天候監(jiān)測(cè)地表能力,但是存在現(xiàn)有研究利用星載SAR數(shù)行旱地作物分類(lèi)研究的精度普遍不高等問(wèn)題,選取我國(guó)華北地區(qū)的河北省衡水市為典型研究區(qū),利用多波段多源多格式多時(shí)相極化SAR數(shù)行旱地作物(玉米和棉花等)分類(lèi)研究,分析SAR系統(tǒng)工作頻率、SAR數(shù)據(jù)獲取時(shí)相、特征提取、極化分解方法等因素對(duì)農(nóng)作物分類(lèi)精度的影響,優(yōu)選適合旱地作物極化SAR分類(lèi)的波段、特征及時(shí)相,旨在為改善旱地作物SAR遙感監(jiān)測(cè)的精度和效率提供參考依據(jù)。全書(shū)共分9章,主要內(nèi)括:①極化SAR農(nóng)作物分類(lèi)的研究現(xiàn)狀與存在問(wèn)題分析;②極化SAR工作原理與數(shù)據(jù)源介紹;③多特征多時(shí)相下的極化SAR農(nóng)作物分類(lèi)研究;④基于后向散射機(jī)制的旱地作物分類(lèi)研究;⑤基于緊致極化和偽全極化SAR的農(nóng)作物分類(lèi)研究;⑥基于極化SAR數(shù)據(jù)的農(nóng)用地膜提。虎叨嗖ǘ螛O化SAR數(shù)據(jù)旱地秋收作物分類(lèi):⑧基于GF-3衛(wèi)星影像的旱地作物分類(lèi)研究;⑨研究結(jié)論與展望。
全書(shū)具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性、創(chuàng)新性和實(shí)用性,可供從事農(nóng)業(yè)遙感、雷達(dá)遙感、農(nóng)業(yè)農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查、地學(xué)、生態(tài)、環(huán)境等領(lǐng)域的科研與技術(shù)人員以及高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)師生參考使用
王迪,男,1977年出生,副研究員,工學(xué)博士,碩士生導(dǎo)師,現(xiàn)任職于中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所農(nóng)業(yè)遙感創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)。長(zhǎng)期從事農(nóng)業(yè)遙感基礎(chǔ)與應(yīng)用研究,開(kāi)展農(nóng)作物面積空間抽樣理論與技術(shù)、基于合成孔徑雷達(dá)遙感的農(nóng)作物分類(lèi)與生物學(xué)參數(shù)反演研究。先后主持和參與、省部級(jí)及其他各類(lèi)研究項(xiàng)目40余項(xiàng),以第一或通訊作者在國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊文50余篇。作為主要參加人獲得水利部大禹水利科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)1項(xiàng)。在我國(guó)農(nóng)作物面積遙感監(jiān)測(cè)研究方面獲得了豐碩的成果。
第一章 緒論
第一節(jié) 研究背景及意義
第二節(jié) 國(guó)內(nèi)外研展
一、極化SAR農(nóng)作物分類(lèi)特征選取
二、極化SAR農(nóng)作物分類(lèi)算法
三、多源多時(shí)相SAR農(nóng)作物分類(lèi)
四、極化SAR農(nóng)用地膜分類(lèi)
五、問(wèn)題與展望
第三節(jié) 研究思路與研究?jī)?nèi)容
一、研究思路
二、研究?jī)?nèi)容
第四節(jié) 本章小結(jié)
第二章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)
第一節(jié) 研究區(qū)概況
第二節(jié) 極化SAR數(shù)據(jù)
一、SAR工作原理
二、SAR圖像特征
三、極化SAR基本概念
四、極化SAR數(shù)據(jù)源
五、極化SAR數(shù)據(jù)預(yù)處理
第三節(jié) 農(nóng)作物物候數(shù)據(jù)
第四節(jié) 地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)
第五節(jié) 本章小結(jié)
第三章 多特征多時(shí)相下的極化SAR農(nóng)作物分類(lèi)研究
第一節(jié) 緒論
第二節(jié) 研究方法
一、研究思路
二、特征提取
三、分類(lèi)算法
第三節(jié) 分類(lèi)器與分類(lèi)時(shí)相對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響
第四節(jié) 極化特征對(duì)分類(lèi)的重要性評(píng)價(jià)
第五節(jié) 本章小結(jié)
第四章 基于散射機(jī)制的旱地作物分類(lèi)研究
第一節(jié) 緒論
第二節(jié) 研究方法
一、研究思路
二、典型地物散射信息提取方法
第三節(jié) 旱地作物散射機(jī)制的定性評(píng)價(jià)
一、極化響應(yīng)圖
二均散射角和熵
第四節(jié) 旱地作物散射機(jī)制的定量評(píng)價(jià)
一、典型旱地作物散射機(jī)制變化情況
二、不同旱地作物散射機(jī)制對(duì)比分析
第五節(jié) 基于散射機(jī)制的旱地作物分類(lèi)
第六節(jié) 本章小結(jié)
第五章 基于緊致極化和偽全極化SAR的農(nóng)作物分類(lèi)
第一節(jié) 緒論
第二節(jié) 研究方法
一、研究區(qū)與技術(shù)路線
二、緊致極化分解原理
……
第六章 基于TerraSAR.X和RADARSAT-2數(shù)據(jù)的農(nóng)用地膜提取
第七章 多波段極化SAR數(shù)據(jù)的旱地作物分類(lèi)
第八章 基于GF-3衛(wèi)星影像的農(nóng)作物分類(lèi)
第九章 結(jié)論及展望
主要參考文獻(xiàn)
附件 主要符號(hào)對(duì)照表
第一章 緒論
第一節(jié)研究背景及意義
農(nóng)作物分類(lèi)是農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)的重要環(huán)節(jié),一步開(kāi)展農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)、產(chǎn)量等專(zhuān)題監(jiān)測(cè)的前提(楊邦杰等,2002;田海峰等,2015)。及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取農(nóng)作物類(lèi)型、面積及空間分布信息,可為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理調(diào)整提供科學(xué)依據(jù),對(duì)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、合理分配農(nóng)業(yè)資源以及保障國(guó)家糧食具有重要意義(唐華俊等,20pan style="font-family:宋體">;史飛飛等,2018)。光學(xué)遙感因具有客觀、準(zhǔn)確、監(jiān)測(cè)范圍廣、成本低等優(yōu)點(diǎn),已廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物分類(lèi)研究。20世紀(jì)80年代以來(lái),國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者基于光學(xué)遙感影像對(duì)不同時(shí)空尺度和種植結(jié)構(gòu)下的農(nóng)行了大量的農(nóng)作物分類(lèi)與長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)研究,在理論和方法層面都得到了長(zhǎng)足的發(fā)展(劉吉?jiǎng)P等,20pan
style="font-family:宋體">;謝登峰等,20pan style="font-family:宋體">;Turker
et apan style="font-family:宋體">.,201pan
style="font-family:宋體">。以往的研究表明。結(jié)合農(nóng)作物的物候信息,光學(xué)遙感影像可以準(zhǔn)確區(qū)分農(nóng)作物類(lèi)型和狀況。但是,在農(nóng)作物生長(zhǎng)的關(guān)鍵物候階段,由于受到云雨霧天氣的影響,足量、連續(xù)、清晰的光學(xué)遙感影像常難以獲取。受影像的質(zhì)量和數(shù)量所限,農(nóng)作物面積監(jiān)測(cè)和制圖的準(zhǔn)確性、時(shí)效降低(王迪等,2014)。
合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)遙感技術(shù)不依賴(lài)太陽(yáng)光成像,也不受天氣條件的制約,具有全天時(shí)、全天候監(jiān)測(cè)地表信息的能力。早期(1989--200pan style="font-family:宋體">年)的農(nóng)作物SAR分類(lèi)研究受到雷挾持術(shù)靜屠7k名傅用單極化影像作為數(shù)據(jù)源,可選取的極化方式僅為VV或HH。因此學(xué)者們分析不同地物后向散射系數(shù)的差異,探究其時(shí)域變化特征開(kāi)展農(nóng)作物分類(lèi)研究(Le T0an et apan style="font-family:宋體">.,1989:Aacher et apan style="font-family:宋體">.,1995;Ribbes et apan style="font-family:宋體">.,1999;Shao et apan style="font-family:宋體">.,200pan style="font-family:宋體">,楊沈斌等,2008)。此時(shí)基于SAR的農(nóng)作物分類(lèi)研究對(duì)象單一,大多為水稻,并且僅利用單極化、單頻率的信息,分類(lèi)精度普遍不高年來(lái).機(jī)載、星載SAR及其應(yīng)用發(fā)展迅速,為SAR影像的應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)保障。隨著ALOS PALSAR、RADARSAT.2、TerrasAR.X、GF.3等相繼發(fā)射升空,全極化SAR數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用變得更為廣泛。全極化SAR(簡(jiǎn)稱(chēng)極化SAR),具有4個(gè)極化通道,是建立在傳統(tǒng)SAR系統(tǒng)上的一種新型SAR系統(tǒng),通過(guò)電磁波不同的發(fā)射和接收方式的組合對(duì)地行全極化測(cè)量。相比單、雙極化,全極化數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)地物的形狀、尺、空間分布和方向更加敏感,能夠更全面地刻畫(huà)觀測(cè)目標(biāo)的散射機(jī)制從而提供更豐富的地表信息,在農(nóng)作物分類(lèi)方面有巨大的應(yīng)用潛力(孫政等,20pan style="font-family:宋體">;Liu et apan style="font-family:宋體">.,2019)。
遙感在大范圍的農(nóng)情監(jiān)測(cè)中有著不可替代的作用,其中光學(xué)遙感受云雨天氣影響較大,在作物生長(zhǎng)關(guān)鍵期往往無(wú)法獲得足量清晰的光學(xué)遙感影像,嚴(yán)重影響了遙感作物識(shí)別的準(zhǔn)確性和時(shí)效性,而合成孔徑雷達(dá)能夠全天時(shí)、全天候?qū)Φ匚锬啃斜O(jiān)測(cè)。和光學(xué)數(shù)據(jù)不同。極化SAR數(shù)含了目標(biāo)的散射矩陣、幾何結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)和介電常數(shù)信息,對(duì)地表植被散射體的幾何形狀、高度都很敏感,能夠彌補(bǔ)光學(xué)遙感的不足,在農(nóng)作物識(shí)別和監(jiān)測(cè)中具有優(yōu)勢(shì)。
SAR傳感器的不斷完善和極化SAR圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展,基于SAR數(shù)據(jù)在作物分類(lèi)識(shí)別、土地覆蓋/利用等方面的研究也逐漸增多。但依然存在以下不足:其一,當(dāng)前研究多以識(shí)別水稻為主,對(duì)于難以識(shí)別的旱地作物研究較少;其二,目前對(duì)旱地作物識(shí)別精度不高均識(shí)別精度不足85%;其三,缺乏對(duì)不同作物散射機(jī)制及其隨時(shí)相變化的研究,導(dǎo)致分類(lèi)算法機(jī)理性不足,普適性較差。為此,本研究擬開(kāi)展應(yīng)用多時(shí)相全極化SAR數(shù)據(jù)的旱地作物識(shí)別研……