冬小麦不同生长期雷达后向散射特征分析与应用

雷达遥感具有全天候观测能力,其时效性保障是作物关键物候期观测的迫切需求。该文以全极化雷达遥感数据RADARSAT-2为数据源,选择冬小麦的孕穗期和乳熟期为研究对象,以理论模型MIMICS模拟为依据,分析了冬小麦不同物候期的散射特征和参数提取方法。结果表明：冬小麦不同生长期由于结构上的差异,散射特征差别很大;模型模拟可以为长势反演提供参考,为作物参数反演提供理论依据;孕穗期可以用极化比HH/VV提取作物长势信息,乳熟期极化比VV/VH更易提取长势信息,且精度更高,同时极化比VV/VH能在乳熟期估算冬小麦的产量。     

基于回归决策树和ASTER卫星影像的城市森林研究

城市森林已成为城市生态环境研究和城市规划的热点问题之一。介绍了一种运用遥感影像分析城市森林的方法。分析过程分为两大内容：①运用回归决策树模型和ASTER影像分析城市森林丰度,即根据分类训练区内ASTER影像的光谱与实际森林丰度之间的对应关系,建立回归决策树模型,然后用该模型计算整个研究区域内各像元的森林丰度。②运用CITYgreen模型分析该地区城市森林生态功能,即运用CITYgreen模型,估算研究区域内城市森林的覆盖率、碳储量和清除空气污染物的能力,以及在清除空气污染物方面的生态价值。以北京市通州新城为研究区域,根据估算得出,该地区森林覆盖面积约为11．62km^2,碳储量约为12．36万t,清除污染物总量为267．1t·a^-1。讨论了该方法的优缺点以及需要改进的方面。图2表1参12     

基于多极化机载合成孔径雷达(SAR)数据的水稻识别

基于多极化(HH/HV/VH/VV)机载合成孔径雷达(SAR)数据,分析水稻和典型地物在不同极化方式上的响应特征及其差异,并根据水稻的极化响应特征进行识别.结果表明:水稻在不同极化方式上的响应差异比较大,而且水稻在水平极化(HH)和垂直极化(VV)上的差异明显高于其他地物;基于这一特点,利用水平极化和垂直极化的比值〈HH〉/〈VV〉提取水稻信息,取得了较好的效果,水稻识别精度可以达到90%以上;对增强水稻信息的图像进行自动分类,分类结果表明不同生长期的水稻能够得到一定程度的区分.