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基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
作者:
Juan M.Lopez-Sanchez
国贤玉
李坤
王志勇
邵芸
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
水稻
株高
TanDEM-X
极化干涉SAR
RVoG模型
模式搜索法
摘要:
水稻株高是水稻本身以及土壤、水文、气象等因素的综合反映,是水稻长势监测的重要指标.准确、高效、大范围的株高反演为水稻品种识别、物候监测、病虫害评估和产量预测等提供了可靠的依据.合成孔径雷达(SAR),具有全天时、全天候、穿透性的优势,成为水稻株高反演的重要手段之一.基于极化干涉测量(PolInSAR)的散射模型的反演算法具有严密的物理模型的支撑及较高的反演精度等特点,成为植被高度反演研究的热点.结合极化干涉SAR技术,构建了一种基于RVoG(Random Volume over Ground)模型的水稻株高反演算法,并利用2015年水稻生长季内9个时相的TanDEM-X极化干涉SAR数据,进行了水稻株高反演试验.首先基于每个时相下的极化干涉SAR数据分别得到8个复相干系数,利用这8个复相干系数在考虑卫星双站模式等情况下进行去相干处理,然后建立适用于水稻田特性的RVoG模型,接着构建基于该模型的水稻株高反演迭代算法,最后对9个时相下的TanDEM-X数据进行研究区的水稻株高反演及精度评定.结果表明,当水稻株高高于0.4m时,该方法的反演结果较好,决定系数(R2)为0.86,均方根误差RMSE为6.79 cm;当水稻株高较低时(水稻株高小于0.4 m),反演误差在0.1~0.8 m之间,反演结果较差,被明显高估.通过分析认为,基于极化干涉理论,TanDEM-X数据在较好地反映出水稻植株的较大体散射量的前提下,利用所构建的基于RVOG模型的水稻株高反演算法,能够较好地反演株高在0.33~1.2 m的水稻株高.
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DSM-DEM差分法
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林分平均高
TanDEM-X双站SAR干涉测量及研究进展
TanDEM-X科学计划
双站SAR干涉测量
新SAR技术
全球地形测绘
地学应用
内容分析
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
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文献信息
篇名
基于多时相TanDEM-X极化干涉SAR数据的水稻株高反演
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
工学
关键词
水稻
株高
TanDEM-X
极化干涉SAR
RVoG模型
模式搜索法
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
878-884
页数
7页
分类号
TP75
字数
6428字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2020)03-0878-07
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
水稻
株高
TanDEM-X
极化干涉SAR
RVoG模型
模式搜索法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光谱学与光谱分析
主办单位:
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0593
CN:
11-2200/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
邮发代号:
82-68
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
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