Rice Crop Monitoring in South China With RADARSAT-2 Quad-Polarization SAR Data
Rice Crop Monitoring in South China With RADARSAT-2 Quad-Polarization SAR Data
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利用 RADARSAT-2 四极化 SAR 数据监测华南地区的水稻作物
DOI：
10.1109/lgrs.2010.2055830
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发表时间：
2011-03
影响因子：
4.8
通讯作者：
Fan Wu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bo Zhang;Yixian Tang;Hong Zhang;Chao Wang;Fan Wu
这封信介绍了利用雷达卫星2号四极化合成孔径雷达数据监测水稻作物生长的初步结果。三个RADARSAT-2四极化SAR图像收集从插秧到水稻作物收获。在中国南方海南省的RADARSAT-2数据采集过程中，测量了水稻高度和生物量等地面实况数据。分析了后向散射系数与水稻生长参数的相关性，提出了一种基于四极化SAR图像的水稻田测绘方法。实验表明，HV或VH图像后向散射系数与水稻移栽后龄期的相关性最好。此外，HV或VH图像也更适合于反演水稻生长参数，如水稻高度和干生物量，为1994年雷达卫星-2合成孔径雷达数据。HH/VV比值图像具有较高的可分离性，可将水稻作物与香蕉、森林和河流区分开来。结果表明，RADARSAT-2四极化合成孔径雷达数据在监测水稻作物生长方面具有巨大潜力。
This letter presents preliminary results of an attempt to monitor rice crop growth using RADARSAT-2 quad polarization synthetic aperture radar (SAR) data. Three RADARSAT-2 quad-polarization SAR images are collected from transplanting to rice crop harvesting. Ground truth data, such as rice height and biomass, are measured during RADARSAT-2 data acquisition in Hainan Province, South China. The correlation between backscattering coefficient and rice growth parameters is analyzed, and then, a rice field mapping method with quad polarization SAR image is developed. Experiments show that an HV or VH image backscattering coefficient exhibits the best correlation with rice age after transplantation. Furthermore, the HV or VH image is also more suitable for retrieving rice growth parameters, such as rice height and dry biomass, for FQ4 RADARSAT-2 SAR data. The ratio image of HH/VV possesses high separability required to distinguish rice crop from banana, forest, and river. Results indicate that RADARSAT-2 quad polarization SAR data presented enormous potential for monitoring rice crop growth.
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影响因子：
8.2
作者：
F. Ulaby;D. Held;Myron Donson;K. Mcdonald;T. A. Senior
通讯作者：
F. Ulaby;D. Held;Myron Donson;K. Mcdonald;T. A. Senior
影响因子：
8.2
作者：
LeToan, T;Ribbes, F;Kurosu, T
通讯作者：
Kurosu, T
DOI：
10.1109/igarss.1989.576569
发表时间：
1989-07
期刊：
12th Canadian Symposium on Remote Sensing Geoscience and Remote Sensing Symposium,
影响因子：
--
作者：
I.G. Cumnling;J. V. Van Zyl
通讯作者：
I.G. Cumnling;J. V. Van Zyl
影响因子：
8.2
作者：
K. Stankiewicz
通讯作者：
K. Stankiewicz
DOI：
10.1016/j.isprsjprs.2005.05.001
发表时间：
2005-08-01
影响因子：
12.7
作者：
Chakraborty, M;Manjunath, KR;Parihar, JS
通讯作者：
Parihar, JS