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| ENVISAT ASAR数据用于大区域稻田识别研究 | |
| 引用本文： | 杨沈斌,申双和,张萍萍,李秉柏.ENVISAT ASAR数据用于大区域稻田识别研究[J].南京气象学院学报,2007,30(3):365-370. |
| 作者姓名： | 杨沈斌 申双和 张萍萍 李秉柏 |
| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学,江苏省气象灾害重点实验室,江苏,南京,210044;江苏省农业科学院,农业资源与环境研究所,江苏,南京,210014 2. 南京信息工程大学,江苏省气象灾害重点实验室,江苏,南京,210044 3. 武汉中心气象台,湖北,武汉,430074 4. 江苏省农业科学院,农业资源与环境研究所,江苏,南京,210014 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) , 国家科技支撑计划 , 农业部资源环境遥感与数字农业重点开放实验室开放课题 |
| 摘 要： | 应用高级合成孔径雷达(ASAR)获取的中等分辨率宽幅模式(Wide-Swath Mode)数据提取了江苏省中北部地区的稻田分布信息.通过分析和比较稻田与其他地物的VV极化后向散射时域变化特征,选择合适的阈值和条件,利用阈值分类算法从多时相宽幅模式影像中提取稻田,并结合地面水稻样方,对稻田识别结果进行验证.结果表明,利用ASAR宽幅模式数据进行大区域范围的稻田识别,其精度达到73.68%,为利用中等分辨率雷达数据进行大区域水稻长势监测提供了重要的保障. |
| 关 键 词： | 稻田识别 后向散射 ASAR 阈值分类 ENVISAT ASAR 雷达数据 大区域 稻田 识别 研究 Images Paddy Rice 保障 水稻长势监测 精度 范围 验证 结果 地面 结合 提取 影像 多时相 |
| 文章编号： | 1000-2022（2007）03-0365-06 |
| 修稿时间： | 2006-04-302007-04-28 |
Mapping Rice Paddy with Multi-Temporal ENVISAT ASAR Wide-Swath Images |
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| YANG Shen-bin,SHEN Shuang-he,ZHANG Ping-ping,LI Bing-bai.Mapping Rice Paddy with Multi-Temporal ENVISAT ASAR Wide-Swath Images[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2007,30(3):365-370. | |
| Authors: | YANG Shen-bin SHEN Shuang-he ZHANG Ping-ping LI Bing-bai |
| Institution: | 1.Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Disaster,NUIST,Nanjing 210044,China; 2. Institute of Agricultural Resource and Environment,Jiangsu Academy of Agricultural Sciences,Nanjing 210014 ,China; 3. Wuhan Center Observatory,Wuhan 430074,China |
| Abstract: | This paper focused on the regional scale rice mapping using multi-temporal Advance Synthetic Aperture Radar(ASAR) Wide-Swath Mode(WSM) data.Taking the middle and north regions of Jiangsu Province as a test site,temporal changes of VV polarization backscatter for the rice paddy in this area was analyzed.The backscattering signature of rice paddy changes at the different rice growth stages and its temporal behavior shows significant distinction from those of other land surface objects.Therefore,a threshold classification method was developed in this paper to retrieve rice growth areas from the ASAR WSM images.Validation was conducted using rice GPS samples.The results show that the accuracy of rice paddy identification is 73.68 %. |
| Keywords: | rice paddy identification backscatter ASAR threshold classification |
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