在Hetao灌区使用Sentinel-1 GRD SAR双极描述器评估玉米发展模式
Hexiang Zheng1, Hongfei Hou1, Delong Tian1
1Institute of Water Resources for Pastoral Area Ministry of Water Resources, Hohhot 010020, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|November 9, 2024
概括
这项研究开发了一种使用Sentinel-1A SAR数据的工具,用于监测区域玉米生长. 该工具将卫星数据与地面观测相关联,改善作物管理和产量估计.
科学领域:
- 农业遥感 农业遥感
- 地质物理学 地质物理学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 准确的玉米产量评估需要实时增长监测,这是传统方法的挑战.
- 优化灌和产量评估取决于了解作物发展动态.
- 使用时间序列数据量化区域作物物理发展存在重大困难.
研究的目的:
- 利用卫星数据开发用于区域玉米生长参数的监测工具.
- 建立基于卫星的物理数据与实际玉米生长之间的相关性.
- 通过精确的生长动态分析,提高作物管理和产量估计.
主要方法:
- 通过谷歌地球引擎 (GEE) 使用双极化哨兵-1A GRD SAR数据.
- 引入了三个极化描述符:伪散射类型 (θc), (Hc) 和共极纯度 (mc).
- 采用无监督的集群框架,根据分散机制对玉米生长阶段进行分类.
主要成果:
- 在整个玉米发育周期中,极化参数 (θc,Hc,mc) 显著变化.
- 玉米的生长阶段被成功地分为不同的分散机制区域.
- 叶子发育阶段显示低至中度的散,在成熟时转移到高区.
结论:
- 开发的工具有效地使用SAR数据监测区域玉米的生长.
- 这项研究证明了两极化描述符在分析作物现象学的有用性.
- 这种方法提供了一个先进的分析工具,用于精确的作物管理和产量估计.


