基于ENVISAT ASAR数据的水稻估产方案
水稻多生长在温暖潮湿的多云多雨地区,使雷达遥感成为水稻遥感监测的重要手段之一.因此,提出应用多时相、多极化ENVISAT ASAR数据进行区域水稻估产的方案.首先利用ASAR数据进行水稻制图,提取水稻种植分布图和多时相水稻后向散射系数.随后,基于像元尺度,采用同化估产方法,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,建立嵌套模型模拟多时相水稻后向散射系数.对ORYZA2000模型进行参数敏感性分析,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对优化参数进行重新初始化,以使模拟的水稻后向散射系数与实测值误差最小,并利用优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量,生成区域的水稻产量分布图.最后,使用2006年在中国兴化地区进行的水稻同步试验数据对该方案进行了验证.结果表明,由于采用潜在生长条件模拟,模拟的水稻产量明显高于实测产量,其平均值比实际情形高约13%,根均方误差达到1133 kg/hm2,但获取的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.由此可见,该方案为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考.
水稻产量图、作物模型、数据同化、优化算法、遥感分类、ASAR
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S5(农作物)
江苏省高校研究生科技创新计划项目CX07B_048z;公益性行业气象科研专项基金GYHY200806008
2009-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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