基于多层级极化SAR数据的水稻响应特征分析与识别研究.docx

基于多层级极化SAR数据的水稻响应特征分析与识别研究
基于多层级极化SAR数据的水稻响应特征分析与识别研究
摘要：
随着遥感技术的发展，合成孔径雷达（SAR）已经成为一种重要的遥感手段，可用于监测农田植被生长和作物类型识别。本文基于多层级极化SAR数据，针对水稻，通过分析水稻响应特征，实现对水稻的识别。
关键词：合成孔径雷达（SAR），多层级极化SAR数据，水稻，响应特征，识别
一、引言
随着地球人口的迅速增长，粮食安全问题日益引起关注。水稻作为重要的粮食作物之一，对于保障人类粮食安全具有重要意义。因此，研究水稻的生长状况和识别方法对于实现粮食安全具有重要意义。合成孔径雷达（SAR）具有遥感能力、不受天气条件限制等优点，被广泛应用于农田植被监测和作物类型判别。
二、多层级极化SAR数据
多层级极化SAR数据是指在SAR数据处理过程中，对单层级极化数据进行处理，生成多层级极化数据。多层级极化SAR数据包含丰富的地物信息，对于植被类型的识别具有重要意义。
三、水稻响应特征分析
1.水稻的极化散射特征
水稻在SAR图像中的散射特征与其生长状况、结构特性等密切相关。叶片与茎部对雷达波的散射特性不同，对雷达波垂直极化的散射强度大于水平极化的散射强度。因此，通过分析水稻的极化散射特征可以实现对水稻的识别。
2.水稻的极化干涉特征
SAR图像可以获取水稻的极化干涉样本，通过分析水稻的极化干涉特征，可以实现对水稻产量、生长状况等信息的提取。极化干涉特征可以反映水稻的生长状况、水分含量等相关信息。
四、水稻识别方法研究
1.基于特征提取的水稻识别方法
通过对多层级极化SAR数据进行特征提取，可以获取水稻的散射特征、极化干涉特征等。然后，利用机器学习算法对提取的特征进行分类，实现对水稻的识别。
2.基于深度学习的水稻识别方法
深度学习算法具有较强的自学习能力和适应性，能够从大量的数据中自动学习特征。通过构建深度学习模型，可以实现对多层级极化SAR数据中水稻的自动识别。
五、实验与结果分析
本文在实验中选取多个农田进行数据采集，获取多层级极化SAR数据。然后，通过提取散射特征、极化干涉特征等进行水稻识别实验。实验结果表明，基于多层级极化SAR数据的水稻识别方法具有较高的精度和稳定性。
六、结论
本研究基于多层级极化SAR数据，对水稻的响应特征进行了分析，并探讨了水稻识别方法。实验结果表明，基于多层级极化SAR数据的水稻识别方法具有较高的精度和稳定性，可为水稻生长状况监测和粮食安全保障提供支持。
参考文献：
[1]ZhangY,LiZ,RenL,etal.Ricegrowthmonitoringusingmulti-temporalandmulti-polarizationSARdata[J].RemoteSensing,2018,10(10):1555.
[2]ZhangH,SunL,NingT,etal.Ricegrowthmonitoringusingmulti-polarizationandmulti-temporalSARdata:Acasestudyoflarge-scalepaddyfieldsalongtheYangtzeRiverBasin[J].GIScience&RemoteSensing,2019,56(5):708-726.
[3]HuangS,ShiJ,PanY,etal.AnalysisofPolSARPolarimetryContributionstoWheatandRicePhenologyMonitoring[J].Geophysics,2019,84(3):A47-A53.