基于改进水云模型和Radarsat-2数据的农田土壤含水量估算

为了直接将雷达遥感中＂水云模型＂进行反演应用,该研究将＂水云模型＂中植被参数改为雷达植被指数,利用全极化数据直接支持遥感反演土壤含水量,无需遥感反演植被参数输入。改进模型为利用雷达遥感结合＂水云模型＂进行土壤含水量监测提供了一种高效便捷方法。基于Radarsat-2全极化数据对冬小麦覆盖的农田土壤含水量进行估算,利用2014年在陕西杨凌区获取的4个生育期内Radarsat-2卫星数据及同步田间测量108组冬小麦农田土壤含水量地面测量数据进行模型参数校正和精度验证。验证结果精度为：改进的雷达植被指数模型〉原叶面积指数模型（实测叶面积指数验证）〉原叶面积指数模型（光学遥感反演叶面积指数验证）,且改...

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Published in农业工程学报 Vol. 32; no. 22; pp. 146 - 153
Main Author 杨贵军 岳继博 李长春 冯海宽 杨浩 兰玉彬
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097 2016
农业部农业信息技术重点实验室，北京 100097%北京农业信息技术研究中心，北京 100097
北京农业信息技术研究中心，北京 100097
河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作 454000%河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作,454000%北京农业信息技术研究中心，北京 100097
国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097%国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097
农业部农业信息技术重点实验室，北京 100097%农业部农业信息技术重点实验室，北京 100097
北京市农业物联网工程技术研究中心，北京 100097
Subjects
Radarsat-2
冬小麦
叶面积指数
土壤
植被
水云模型
水分
water cloud model
水云模型
vegetation
leaf area index
moisture
winter wheat
土壤
植被
Radarsat-2
叶面积指数
soils
冬小麦
水分
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2016.22.020

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Summary:为了直接将雷达遥感中＂水云模型＂进行反演应用,该研究将＂水云模型＂中植被参数改为雷达植被指数,利用全极化数据直接支持遥感反演土壤含水量,无需遥感反演植被参数输入。改进模型为利用雷达遥感结合＂水云模型＂进行土壤含水量监测提供了一种高效便捷方法。基于Radarsat-2全极化数据对冬小麦覆盖的农田土壤含水量进行估算,利用2014年在陕西杨凌区获取的4个生育期内Radarsat-2卫星数据及同步田间测量108组冬小麦农田土壤含水量地面测量数据进行模型参数校正和精度验证。验证结果精度为：改进的雷达植被指数模型〉原叶面积指数模型（实测叶面积指数验证）〉原叶面积指数模型（光学遥感反演叶面积指数验证）,且改进的雷达植被指数模型可以在多个生育期内对农田土壤含水量进行监测。
Bibliography:11-2047/S
soils; moisture; vegetation; water cloud model; Radarsat-2; winter wheat; leaf area index
Yang Guijun1,2,3, Yue Jibo1,2,5, Li Changchuns, Feng Haikuan1,2, Yang Hao2,3, Lan Yubin3,4 （1. Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China; 2. National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China; 3. Key Laboratory of Agri-informaties, Ministry of Agriculture, Beijing 100097, China; 4. Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet of Things, Beijing 100097, China; 5. School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China）
Soil moisture is one key factor to restrict the growth of crops in rainless regions, and it is crucial to farmland production and can significantly affect the irrigation decision-making for agricultural management. Polarimetric SAR is very sensitive to soil moisture and can penetrate smoke, fog, rain and snow, etc. Therefore, polarimetric
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.22.020