《合成孔径雷达山地农业应用--种植监测》提出运用合成孔径雷达(SAR) 遥感技术,在喀斯特山区基于多极化、多波段、多时相的SAR数据对农作物进行动态监测,建立能准确识别地物种类、提取地物面积的SAR农情定量监测技术。以现代种植为例,把可穿透云层的高分辨率雷达数据用于贵州喀斯特高原山区现代农业生产调查中,建立现代农业生产监测、面积精准提取和烟叶估产模型。主要研究内容包括雷达图像处理技术、作物极化散射特征分析、作物识别与分类方法、作物面积提取及估产,提出一套适用于贵州高原山区的SAR农情监测与估产新技术,解决了贵州高原山区特殊地理环境与气候条件下光学遥感数据获取困难的问题,填补了运用SAR遥感数据进行高原山区农情监测的技术空白,为同类地区其他农作物的遥感动态监测与估产提供了理论、方法与技术支撑。
目录
章 雷达遥感技术在农业的应用和趋势 1
1.1 雷达遥感技术在农业应用的意义 1
1.1.1 雷达遥感的特点 1
1.1.2 雷达遥感对多云多雨地区农业应用监测的重要性 3
1.2 雷达遥感技术在农业的应用现状 3
1.2.1 微波遥感的发展 4
1.2.2 贵州微波遥感应用的发展及研究内容 8
1.3 雷达遥感农业应用的发展趋势 11
第2章 微波遥感基本原理 16
2.1 电磁波理论与微波遥感 16
2.1.1 电磁波的基本性质 16
2.1.2 电磁辐射 18
2.1.3 微波遥感及其特点 18
2.2 合成孔径雷达及其应用 21
2.2.1 合成孔径雷达 21
2.2.2 合成孔径雷达图像的几何特点 22
2.2.3 雷达卫星SAR系统 25
2.2.4 合成孔径雷达的应用 27
2.3 雷达图像处理与解译 28
2.3.1 雷达图像处理和分析 28
2.3.2 雷达图像的解译标志 29
2.3.3 雷达图像中典型地物的解译 31
第3章 贵州高原山区种植条件与适宜性分析 35
3.1 的生长发育过程 35
3.1.1 苗床期 35
3.1.2 大田期 36
3.2 环境条件对生长发育的影响 38
3.2.1 土壤条件 38
3.2.2 气候条件 40
3.3 贵州高原山区种植适宜性分析 42
3.3.1 适宜性评价基础理论 42
3.3.2 生态适宜性评价方法 43
3.3.3 种植适宜性划分方法及评价指标体系 45
3.3.4 评价指标的选取和隶属度构建 46
3.4 贵州喀斯特山区种植情况与研究区选择 52
3.4.1 贵州高原山区种植背景 52
3.4.2 高原山区主要种植区域介绍 53
3.4.3 遥感监测与估产在种植方面的作用 56
3.4.4 基地单元选择与烟叶种植 58
第4章 微波遥感在种植监测中的应用 60
4.1 研究区基础数据与生态环境SAR调查 60
4.1.1 研究区遥感数据处理 60
4.1.2 研究区坡度信息提取 60
4.1.3 研究区植被覆盖度信息提取 61
4.1.4 研究区土地利用分类提取 63
4.1.5 研究区石漠化遥感分类监测 66
4.1.6 基于决策树分类研究区石漠化分类遥感调查 66
4.2 种植监测雷达遥感数据源 68
4.3 半经验后向散射模型估算生长参数的应用 70
4.4 TerraSAR-X数据在种植面积提取中的应用 73
4.4.1 TerraSAR-X数据的预处理 73
4.4.2 后向散射特性分析 81
第5章 喀斯特山区遥感估产 94
5.1 SAR在估产中的定量监测与方法 94
5.1.1 SAR的特点及优势 94
5.1.2 SAR数据源选择 95
5.1.3 SAR技术在估产中的定量监测 98
5.1.4 SAR技术在估产中的方法 100
5.2 估产模型的建立 101
5.2.1 监测样区空间数据库建设 101
5.2.2 基于SAR技术贵州高原山区遥感估产模型的建立 106
5.2.3 基于SAR技术贵州高原山区综合估产模型的建立 109
5.2.4 估产模型验证与优化选择 112
5.3 估产结果评价与分析 114
第6章 SAR在其他农业领域中的应用 115
6.1 基于全极化SAR与多光谱的喀斯特山区农村林地提取 115
6.1.1 研究区地表覆盖类型概况 115
6.1.2 SAR数据源选择与影像融合、分类 116
6.1.3 图像融合与分类结果评价 119
6.2 基于SAR的土地利用光谱分类精度提高 124
6.2.1 研究区土地利用类型概况 124
6.2.2 SAR数据源选择与处理 125
6.2.3 LUCC分类结果与评价 127
6.3 基于SAR的耕地土壤剖面含水量反演模型 130
6.3.1 研究区自然概况 131
6.3.2 数据采集和SAR数据选择与处理 131
6.3.3 土壤含水率反演结果与分析 132
参考文献 141
附件一:基地图片 149
附件二:土地利用与石漠化图片 155