排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
12.
ENVISAT ASAR数据用于大区域稻田识别研究 总被引:5,自引:0,他引:5
应用高级合成孔径雷达(ASAR)获取的中等分辨率宽幅模式(Wide-Swath Mode)数据提取了江苏省中北部地区的稻田分布信息.通过分析和比较稻田与其他地物的VV极化后向散射时域变化特征,选择合适的阈值和条件,利用阈值分类算法从多时相宽幅模式影像中提取稻田,并结合地面水稻样方,对稻田识别结果进行验证.结果表明,利用ASAR宽幅模式数据进行大区域范围的稻田识别,其精度达到73.68%,为利用中等分辨率雷达数据进行大区域水稻长势监测提供了重要的保障. 相似文献
13.
提出了利用雷达数据进行水稻估产的技术方法,并以ASAR数据为例,探讨了雷达数据在水稻估产中的可行性.首先利用ASAR数据进行水稻制图,从各时相ASAR数据中提取水稻后向散射系数.随后,基于像元尺度,采用同化方法,以LAI为结合点,将水稻作物模型ORYZA2000与半经验水稻后向散射模型结合,建立嵌套模型模拟水稻后向散射系数.选择水稻出苗期和播种密度为参数优化对象,利用全局优化算法SCE-UA对0RYZA2000模型重新初始化,使模拟的水稻后向散射系数值与实测值误差最小,并由优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量,生成水稻产量分布图.结果表明,水稻产量分布图能够描绘研究区水稻实际产量的分布趋势,但由于采用潜在生长条件模拟,模拟的水稻平均产量比实测平均值高约13%,验证点的水稻产量模拟值与实测值相对误差为11.2%.由于半经验水稻后向散射模型存在对LAI变化不够敏感和对水层的简化处理,增加了水稻估产的误差.但从总体上看,利用该方法进行区域水稻估产是可行的,并为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考. 相似文献