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Article by Le Toan Thuy |
基于ENVISAT ASAR数据的水稻估产方案
申双和①, 杨沈斌①*, 李秉柏②, 谭炳香③, 李增元③, Le Toan Thuy④
① 南京信息工程大学江苏省气象灾害重点实验室, 南京 210044|② 江苏省农业科学院农业资源与环境研究所, 南京 210014|③ 中国林业科学院资源信息研究所, 北京 100091|④ Center for the Study of the Biosphere from Space, 31401 Toulouse Cedex 9, France
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.
江苏省高校研究生科技创新计划项目(编号: CX07B_048z)和公益性行业(气象)科研专项(编号: GYHY200806008)资助