利用RADARSAT-2雷达数据与改进的水云模型反演冬小麦叶面积指数

摘要：

利用微波遥感反演植被参数往往受到植被分布不均、稀疏植被覆盖、地表裸土等因素影响,导致微波遥感用于农业参数估计的效果不佳.为解决微波遥感反演地表植被参数的问题,本研究在原有的水云模型基础上引入植被覆盖度以及裸土对于雷达后向散射系数的直接作用信息,提出一种改进的水云模型,并充分考虑地表植被的覆盖分布情况,结合地面实测数据及RADARSAT-2雷达数据对改进模型进行验证,然后根据改进模型通过查找表法反演出植被含水量,最后利用叶面积指数与植被含水量的经验关系间接得到叶面积指数的估测值.结果表明,改进的水云模型对后向散射系数的模拟精度比原有的水云模型精度高,模拟的决定系数在HH和VV极化时分别为0.850和0.739,均方根误差分别为0.918 dB和1.475 dB.由此可见,改进的模型对研究区植被条件更为敏感,能够较好地分离出植被与土壤信息对雷达后向散射系数的影响,同时利用其反演得到的叶面积指数精度较高,决定系数达到0.841,均方根误差为0.233.

关键词：水云模型、RADARSAT-2、叶面积指数、植被覆盖度、植被含水量、后向散射系数

所属期刊栏目：36

分类号：S512.1;S314(禾谷类作物)

资助基金：北京共建项目“北京雨洪灾害监测与风险评估”

在线出版日期：2016-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：236-242