基于ASAR和生長模擬模型的水稻長勢監(jiān)測研究.pdf

1、水稻是重要我國和世界的重要糧食作物之一，水稻種植面積及其長勢對于糧食安全、國際糧食貿(mào)易等諸多方面都具有重要意義，因此建立高效快速的水稻監(jiān)測系統(tǒng)具有重要價值。經(jīng)過多年的發(fā)展，遙感技術(shù)已經(jīng)成為作物監(jiān)測豐要手段之一。然而水稻主要分布在熱帶和亞熱帶，在水稻生長季，由于云雨天氣的影響，難以獲取足夠的光學(xué)影像來監(jiān)測整個生長季水稻的長勢和面積，而合成孔徑雷達(SAR)具有全天候、全氣候的特點，是水稻遙感監(jiān)測可靠的數(shù)據(jù)源。因此研究利用SAR監(jiān)測水稻的長

2、勢和面積具有意義。水稻的栽培方式比較特殊，在整個生長季，冠層的下部基本維持著一層水層，而來自水面的后向散射可以忽略不計，這樣水稻的后向散射幾乎全部來自水稻植株，因此利用SAR監(jiān)測水稻的生長狀況是可行的。 由于諸多原因，實際上不可能連續(xù)不斷地大而積利用遙感手段監(jiān)測水稻的生長狀況，因此在水稻生長季會存在著許多監(jiān)測的空白時間段。同時雷達遙感只能監(jiān)測到水稻生長的表象，無法反映許多水稻生長內(nèi)在的過程。而水稻生長模擬模型具有很強的機理性，可

3、以完整地反映水稻生長的全過程。因此耦合SAR和水稻生長模擬模型，可以宏觀、快速、完整地監(jiān)測水稻的生長狀況。這也是本文研究的意義之所在。 在江蘇興化試驗點，本研究系統(tǒng)地觀測了直播水稻整個生育期諸多生物學(xué)參數(shù)，這些參數(shù)有株高、地上部鮮重、葉、穗和莖蘗的生物量、葉面積指數(shù)(LAI)、生育期以及植株的形態(tài)；此外還觀測了地表粗糙度。在水稻生長季獲取了4景ENVISATASAR數(shù)據(jù)以及逐日的氣象資料。依據(jù)這些數(shù)據(jù)，本文作了如下研究：

4、 1、對ASAR水稻后向散射的時域特征以及單時相特征進行了研究，比較了多時相、單時相的決策樹分類和監(jiān)督分類的方法。 2、總結(jié)了生物量、LAI、株高等參數(shù)與水稻冠層含水量之間的關(guān)系。并以此為基礎(chǔ)，研究了基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃桶虢?jīng)驗水稻水云模型的水稻生物學(xué)參數(shù)的反演。 3、根據(jù)水稻種植的實際狀況，系統(tǒng)地分析了點尺度水稻生長模擬模型與ASAR數(shù)據(jù)耦合過程中存在的問題，并對該模型進行了升尺度研究。 4、研究了ASAR反演量與升尺

5、度水稻牛長模擬模型的耦合的技術(shù)路線。 本文的主要結(jié)論： 1、基于“決策樹”方法，多時相ASAR水稻的識別精度和分類精度約為80％，而單時相的為77％：而基于監(jiān)督分類方法，多時相的水稻分類精度可以達到87％，但是識別精度只有70％左右。 2、在水稻生長的前期和中期，生物量、LAI、株高與水稻冠層含水量之間存在良好的線性正相關(guān)。 3、基于半經(jīng)驗的水稻水云模型對鮮重、干重、LAI的反演并不理想。這些參數(shù)的最佳反