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51.
This paper introduces ENVISAT ASAR data application on rice field mapping in the Fuzhou area, using multi-temporal ASAR dual polarization data acquired in 2005. The procedure for ASAR data processing here includes data calibration, image registration, speckle reduction and conversion of data format from amplitude to dB for backscatter. The backscatter of rice increases with the rice growing stages, which was much different from other land covers. Based on image difference techniques, 6 schemes were designed with ASAR different temporal and polarization data for rice field mapping. Difference images between images in the early period of rice crop and growing or ripening period, are more suitable for rice extraction than those difference images between different polarizations in the same date. The most accurate result of late rice extraction was achieved based on the difference of HH polarization data acquired in October and August. Therefore, for rice field mapping, the temporal information is more important than polarization information. The data during the early growing season of rice is very important for high accuracy rice mapping.  相似文献   
52.
ASAR数据与水稻作物模型同化制作水稻产量分布图   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
提出了利用雷达数据进行水稻估产的技术方法,并以ASAR数据为例,探讨了雷达数据在水稻估产中的可行性.首先利用ASAR数据进行水稻制图,从各时相ASAR数据中提取水稻后向散射系数.随后,基于像元尺度,采用同化方法,以LAI为结合点,将水稻作物模型ORYZA2000与半经验水稻后向散射模型结合,建立嵌套模型模拟水稻后向散射系数.选择水稻出苗期和播种密度为参数优化对象,利用全局优化算法SCE-UA对0RYZA2000模型重新初始化,使模拟的水稻后向散射系数值与实测值误差最小,并由优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量,生成水稻产量分布图.结果表明,水稻产量分布图能够描绘研究区水稻实际产量的分布趋势,但由于采用潜在生长条件模拟,模拟的水稻平均产量比实测平均值高约13%,验证点的水稻产量模拟值与实测值相对误差为11.2%.由于半经验水稻后向散射模型存在对LAI变化不够敏感和对水层的简化处理,增加了水稻估产的误差.但从总体上看,利用该方法进行区域水稻估产是可行的,并为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考.  相似文献   
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