基于覆穗期稻田微波散射模型的稻穗生物量反演研究

Synthetic Aperture Radar (SAR), with its unique all-time, all-weather imaging ability, provides reliable and stable source of data for developing the remote sensing monitoring system of rice. Rice ear biomass, as an important parameter for rice growth monitoring and yield estimation, is directly correlated to the yield. Generally, traditional rice ear biomass inversion technique by radar remote sensing is based on empirical statistical models, which has weak universality and is hardly to meet the demands of a high-resolution, big-data remote sensing application services. To solve this problem, this project attempted to develop a rice ear biomass inversion algorithm by forward physically scattering model. To explore and analyze the high precision rice ear microwave scattering model and a microwave scattering model of rice field in rice ear emerged stage, which is suitable for higher microwave frequencies (9GHz-15GHz). Attempting to develop a physical model between radar observations and rice ear biomass, and demonstrating the best observation pattern for rice ear biomass inversion. Deriving a rice ear biomass inversion algorithm with stronger universality. An efficiently radar remote sensing based ear biomass inversion technique in regional scale is finally developed.

合成孔径雷达（SAR）由于其独特的全天时、全天候成像能力，为建立水稻遥感监测体系提供了可靠、稳定的数据源。稻穗生物量与水稻产量直接相关，是水稻产势监测及估产的重要参数。传统的雷达遥感稻穗生物量反演技术多基于经验统计模型，普适性较差，难以满足高分辨率大数据量的遥感应用服务需求。本文为解决这一问题，尝试建立基于正演物理散射模型的稻穗生物量反演算法。通过探求及研究高精度的稻穗微波散射模型及适用于较高微波频段（9GHz-15GHz）的覆穗期稻田微波散射模型，尝试建立雷达观测量与稻穗生物量间的物理模型，论证用于稻穗生物量反演的雷达最佳观测模式，推导拥有较强普适性的稻穗生物量反演算法。最终建立有效的基于雷达遥感的区域尺度稻穗生物量反演技术。

合成孔径雷达（SAR）由于其独特的全天时、全天候成像能力，为建立水稻遥感监测体系提供了可靠、稳定的数据源。稻穗生物量与水稻产量直接相关，是水稻产势监测及估产的重要参数。传统的雷达遥感稻穗生物量反演技术多基于经验统计模型，普适性较差，难以满足高分辨率大数据量的遥感应用服务需求。本研究为解决这一问题，建立了基于正演物理散射模型的稻穗生物量反演算法。通过探求及研究高精度的稻穗微波散射模型及适用于较高微波频段（9GHz-15GHz）的覆穗期稻田微波散射模型，建立了雷达观测量与稻穗生物量间的物理模型，论证了用于稻穗生物量反演的雷达最佳观测模式，推导了拥有较强普适性的稻穗生物量反演算法。最终建立了有效的基于雷达遥感的区域尺度稻穗生物量反演技术和水稻估产技术。本项目研究的稻穗微波散射模型在精度和可靠性方面的提升使得高频微波波段水稻估产能够取得良好的效果，估产精度相比于现有的卫星遥感方法有了很大提升，可应用在大面积水稻估产中。同时，本项目提出的建模和估产思路可以在其它作物进行推广，丰富了现有估产手段。随着卫星高频微波载荷性能的提升，本项目所研究技术的优势将更加明显，具备大范围推广应用前景。