0 引 言
1 国内外研究现状
1.1 基于单极化、单波段SAR数据的农作物长势监测
1.2 基于多极化、多波段SAR数据的农作物长势监测
1.3 基于紧致极化SAR数据的农作物长势监测
1.4 SAR结合光学遥感的农作物长势监测
2 作物长势监测指标与雷达参数
表1 农作物长势关键参数Table 1 Key parameters of crop growth |
分类 | 参数名称 | 定义 |
---|---|---|
形态指标 | 株高(Plant Height)[61] | 植物的根茎部到顶部的距离,其中顶部是指植物的主干顶 |
冠层覆盖度(Canopy Coverage)[62] | 植物冠层覆盖地表的面积与该区域表面积之比,通常用百分比表示 | |
倒伏率(Fall Rate)[63] | 分为根倒和茎折。根倒是指倒伏倾斜度大于45°者作为倒伏指标,以百分比表示;茎折是指抽雄后,果穗以下部位折断的植株占全区株树的百分比 | |
生理生化指标 | 叶面积指数(Leaf Area Index)[64] | 单位土地面积上植物叶片总面积与该土地面积之比 |
叶片叶绿素含量 | 叶片中所含叶绿素的量。测定叶片叶绿素含量可以反映叶片光合能力和生长状态 | |
产量指标 | 生物量(Biomass)[67, 68] | 某一时刻单位面积内实存生活的有机物质(干重)总量,通常用kg/m2或t/ha表示。 |
胁迫指标 | 植株含水量(Plant Water Content)[69] | 植被冠层体积内的含水量,其动态可以捕捉植物的水分胁迫 |
干旱胁迫(Drought Stress)因子[70] | 由于干旱条件下植物获取的水分有限,因此植物生长明显受到抑制的现象 |
表2 主要雷达指标及应用特性Table 2 Main radar indicators and application characteristics |
类型 | SAR参数 | 应用特性 |
---|---|---|
H/A/ 分解 | 散射熵Entropy(H)[73, 74] | H的取值范围为[0,1],代表散射随机性的大小,H越小表示散射随机程度越低;H对植物的茎高有较高的敏感性 |
反熵Anisotropy(A)[75] | A反映了Cloude分解中 2和λ 3对应的两种散射机制的关系;当A较小时,λ 3所对应的散射机制会影响散射结果;而当A较大时, 2所对应的散射机制对散射结果产生影响;A对作物的物候期变化最为敏感 | |
散射角Alpha( )[76] | 取值范围为[0°, 90°],其和目标的散射机理相关。当 =0°时,目标为平面散射;当 =45°时,目标为体散射;当 =90°时,目标为偶次散射,与H相似, 也对作物的茎高敏感 | |
极化特征参数 | 特征值λ[77] | λ是通过对相干矩阵进行分解获得的,其大小和分布可以提供有关信号的极化特性和目标散射特性的信息,适用于对作物的健康监测 |
香农熵Shannon Entropy (SE)[78, 79] | 将SE引入极化雷达应用中,有助于测量地物目标散射的信息量,同时反映了地物目标散射的随机性,可以准确反映作物的散射特征 | |
相干矩阵主对角线元素(S HH、S VV)[77] | S HH、S VV通常用来描述SAR接收到的极化信号的功率,可以用来追踪作物的健康状况变化;健康的作物有较高的极化信号率,而有疾病或营养不良的作物则有较低的极化信号功率 | |
基高Base Height[80] | 基高参数在极化SAR中是一个关键参数,可以用于监测不同作物的生长情况;不同类型的作物在生长期间会有不同的高度变化,通过基高参数的变化,可以追踪作物的生长进程,识别作物类型并评估其生长状况 | |
散射强度特征指数 | VV-HV、HH-HV、HH-VV、HH/VV、VH/VV、HH+HV、HH+VV、VV+VH[20, 81-83] | VV和HH为同极化,VV表示SAR接收和发射的信号都为垂直分量,HH表示SAR接收和发射的信号都为水平分量;HV和VH都为交叉极化,HV表示SAR发射的是水平信号,接收的反射信号为垂直信号,VH则与HV相反;通过加减乘除构建散射强度特征指数,可以突出作物的特征。例如,VV-VH对玉米冠层很敏感,HH/VV对小麦LAI敏感 |
植被指数 | Radar Vegetation Index ( )[84] | 用于全极化SAR数据,是散射随机性的度量,对植被生物量与介电特性敏感 |
Radar Vegetation Index ( )[85] | , 是对 的改进,用于双极化数据(VV与VH),是体散射的度量,当体散射为主要散射机制时其与 差异很小,适用于农作物监测 | |
Dual Polarimetric Radar Vegetation Index ( )[86] | , ; 对植被形态结构和介电特性敏感,与植被含水量、种植面积和干生物量相关性高,适用于大区域农作物长势监测以及作物生物物理参数的反演 | |
Generalized Radar Vegetion Index(GRVI)[87] | , , GRVI对植被形态结构和介电特性敏感,与植被含水量和植物面积指数相关性好,适用于农作物长势监测以及作物生物物理参数的反演 | |
Compact-pol Radar Vegetation Index(CpRVI)[88] | , , ,CpRVI是对GRVI的改进,用于紧致极化合成孔径雷达(CP-SAR),其对植被介电特性和冠层结构,适用于农作物长势监测,但性能弱于GRVI |
图3 水稻株高与后向散射系数之间的关系Fig. 3 Relationship between rice plant height and backscattering coefficients |