韓 東，楊 浩，楊貴軍，邱春霞

0 引 言

玉米一直是中國糧食生產(chǎn)的關(guān)鍵作物。然而玉米植株因?yàn)槠渥陨淼慕Y(jié)構(gòu)特點(diǎn)，在大風(fēng)大雨天氣影響下很容易發(fā)生倒伏現(xiàn)象[1-5]。導(dǎo)致玉米倒伏的因素主要有品種特性、土壤、氣候、田間栽培管理等[6-9]。不同生長期下發(fā)生倒伏對玉米后期產(chǎn)量均有不同程度的影響，其中抽雄期倒伏使得玉米產(chǎn)量損失最大，可達(dá) 22%左右，極端天氣狀況下可達(dá)到 50%左右甚至絕產(chǎn)[10-12]。尤其是近些年來，災(zāi)害天氣頻繁發(fā)生，使得玉米產(chǎn)量不斷波動，給糧食市場帶來不小的沖擊。因此，農(nóng)業(yè)管理部門、種植戶和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司都希望能在倒伏災(zāi)情發(fā)生后快速、準(zhǔn)確地評估出玉米減產(chǎn)量[13-14]，據(jù)此農(nóng)業(yè)管理部門可及時(shí)合理的對市場波動做出相應(yīng)調(diào)節(jié)，保證中國糧食安全；種植戶和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司則可在災(zāi)情發(fā)生后基于及時(shí)、客觀、定量的遙感評估來進(jìn)行合理理賠。從這些角度出發(fā)考慮，用遙感來監(jiān)測玉米倒伏災(zāi)情意義重大。

遙感技術(shù)的快速發(fā)展為倒伏監(jiān)測提供了快速有效的方法[15]。目前國內(nèi)外不少學(xué)者已經(jīng)做了相應(yīng)研究。劉良云等[16]基于冬小麥冠層光譜反射率和倒伏角度的相關(guān)關(guān)系，研究利用歸一化植被指數(shù)（normalized different vegetation index, NDVI）來監(jiān)測小麥倒伏的發(fā)生程度，并取得成功；包玉龍等[17]將高光譜反射與偏振信息結(jié)合起來分析了玉米倒伏前后冠層光譜反射特征的變化，并用其來區(qū)分玉米倒伏區(qū)域和未倒伏區(qū)域；王立志等[18]根據(jù)HJ-1B衛(wèi)星CCD多光譜影像的比值植被指數(shù)(ratio vegetation index, RVI)差值與玉米倒伏比例具有最高相關(guān)性的規(guī)律來構(gòu)建玉米倒伏模型，并進(jìn)行災(zāi)害成圖，與本研究利用合成孔徑雷達(dá)（synthetic aperture radar, SAR）數(shù)據(jù)的強(qiáng)度信息定量監(jiān)測玉米倒伏程度不同的是，該研究是在光學(xué)遙感的基礎(chǔ)上通過植被指數(shù)來定量監(jiān)測玉米倒伏。李宗南等[19-20]先后使用了無人機(jī)和Wordview影像進(jìn)行了小尺度玉米倒伏面積提??；楊浩等[21-22]先后利用Radarsat-2全極化影像數(shù)據(jù)，驗(yàn)證并利用雷達(dá)極化指數(shù)的方法來監(jiān)測小麥倒伏。Zhao等[23]通過探討以圓形相關(guān)系數(shù)作為小麥倒伏監(jiān)測指標(biāo)的可行性，得出PolSAR在倒伏監(jiān)測方面與作物的冠層結(jié)構(gòu)相關(guān)。Chen等[24]從Radarsat-2數(shù)據(jù)中提取極化特征，然后用極化特征的時(shí)間序列來克服甘蔗生長條件變化的影響，監(jiān)測臺風(fēng)前后大面積甘蔗倒伏情況。

目前這些方法還存在一些不足，對于光學(xué)遙感，通過分析倒伏發(fā)生前后光譜反射率的變化來判斷倒伏發(fā)生情況，并通過構(gòu)建植被指數(shù)的方法來構(gòu)建倒伏模型[25-28]。其局限性在于，倒伏前后冠層光譜信息變化微弱、復(fù)雜的農(nóng)田環(huán)境加大了光譜信息的提取難度。此外，倒伏多發(fā)生在雷雨天氣，光學(xué)遙感數(shù)據(jù)由于惡劣天氣的影響無法及時(shí)獲取倒伏區(qū)域信息。而SAR數(shù)據(jù)由于不受惡劣天氣和晝夜的影響，并且其對結(jié)構(gòu)變化的敏感性將使得利用SAR數(shù)據(jù)監(jiān)測玉米倒伏更具優(yōu)勢[29-30]。目前，SAR數(shù)據(jù)應(yīng)用在作物倒伏監(jiān)測方面的相關(guān)研究大都集中在定性研究階段，局限于全極化數(shù)據(jù)，且都是面向地塊尺度的，未能發(fā)展到基于像元尺度。

由于多數(shù)情況下很難獲取到全極化數(shù)據(jù)，因此本研究在前人的基礎(chǔ)上，利用易獲取的雙極化數(shù)據(jù)，通過提取并篩選最佳的倒伏相關(guān)極化指數(shù)，并構(gòu)建玉米倒伏SAR監(jiān)測模型，結(jié)合實(shí)地倒伏測量數(shù)據(jù)驗(yàn)證，最終劃分玉米倒伏等級，實(shí)現(xiàn)玉米倒伏災(zāi)情評級，為災(zāi)情分析和災(zāi)后補(bǔ)救提供支持。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來源

1.1 試驗(yàn)區(qū)域

試驗(yàn)區(qū)位于北京市昌平區(qū)小湯山國家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究示范基地（北緯 40°11′，東經(jīng) 116°27′），屬暖溫帶，半濕潤大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，春季干燥多風(fēng)，夏季炎熱多雨，秋季氣溫涼爽，冬季寒冷、雨雪稀少。試驗(yàn)區(qū)內(nèi)地勢平坦，占地166.7 hm2，海拔36 m。玉米是北京市夏季的主要糧食作物。基地在 2017年玉米種植面積為97.8 hm2，分布于試驗(yàn)區(qū)東邊，西邊和北邊3個(gè)區(qū)域，種植玉米品種多樣，所處生長期存在差異。整個(gè)試驗(yàn)區(qū)的玉米成片種植，植被類型單一。試驗(yàn)區(qū)地理位置和試驗(yàn)區(qū)樣本點(diǎn)分布情況如圖1所示。

圖1 試驗(yàn)區(qū)及樣本點(diǎn)分布Fig.1 Test area and sample point distribution

1.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取

2017年8月8日下午至2017年8月9日凌晨的強(qiáng)風(fēng)（西北風(fēng)）和強(qiáng)降雨引發(fā)了玉米倒伏現(xiàn)象。試驗(yàn)獲取了2景雙極化Sentinel-1A影像，并于2017年8月9日至11日 3天連續(xù)開展地面倒伏實(shí)地測量工作，獲取地面倒伏實(shí)際數(shù)據(jù)。

Sentinel-1是歐洲委員會（EC）和歐洲航天局（ESA）于2014年4月發(fā)射的一個(gè)全天時(shí)、全天候雷達(dá)成像系統(tǒng)。Sentinel-1A影像的GRD產(chǎn)品包含有經(jīng)過多視處理、采用WGS84橢球投影至地距的聚焦數(shù)據(jù)。因此，地距坐標(biāo)是斜距坐標(biāo)投影至地球橢球后的成果。像素信息代表監(jiān)測區(qū)域的幅度信息。該產(chǎn)品在方位向和距離向分辨率一致。2景Sentinel-1A影像詳細(xì)參數(shù)如表1所示。

表1 Sentinel-1A主要參數(shù)Table 1 Sentinel-1A main parameters

1.3 SAR影像數(shù)據(jù)處理

研究獲取的Sentinel-1A影像數(shù)據(jù)為干涉寬幅（IW，interferometric wide swath）模式的地距影像（GRD，ground range detected）產(chǎn)品。該成像模式采用中等分辨率（5 m×20 m）獲取幅寬250 km的影像，包含2個(gè)極化（VH、VV，其中H代表水平極化Horizontal,V代表垂直極化Vertical）的地距影像數(shù)據(jù)，極化數(shù)據(jù)由實(shí)部和虛部組成。通過對SAR數(shù)據(jù)的處理，使得其電磁波強(qiáng)度信息和電磁波相位信息能以電磁波對地物的后向散射系數(shù)來反映地物特征。對SAR數(shù)據(jù)的處理在歐空局雷達(dá)處理軟件SNAP軟件中和ENVI軟件中完成，處理過程如下：

1）SAR數(shù)據(jù)定軌：利用產(chǎn)品文件精確的軌道參數(shù)進(jìn)行精確定軌；

2）消除熱噪聲；

3）輻射定標(biāo)：利用產(chǎn)品文件中的Sigma定標(biāo)系數(shù)進(jìn)行輻射定標(biāo)；

4）斑噪去除：針對雷達(dá)圖像固有的斑點(diǎn)噪聲，進(jìn)行斑噪去除，使用Gamma Map濾波（濾波窗口為5×5）；

5）地形校正：利用圖像覆蓋區(qū)域的STRM數(shù)據(jù)來對雷達(dá)圖像進(jìn)行正射校正。

1.4 試驗(yàn)樣本點(diǎn)選取

試驗(yàn)所需要的 2景影像分別獲取于倒伏發(fā)生前的 8月7日和倒伏發(fā)生后的8月19日。由于在雷雨天氣下雷達(dá)的后向散射系數(shù)與晴朗天氣下相比，普遍偏高。由于2景影像獲取時(shí)的天氣狀況基本一致，均為晴朗。因此，本次研究不考慮外界環(huán)境對最終結(jié)果的影響。

在倒伏發(fā)生后，由于不同品種、不同生長期的玉米表現(xiàn)出不同的倒伏現(xiàn)象。在經(jīng)過實(shí)地勘察后，選取整個(gè)基地范圍內(nèi)47個(gè)位置點(diǎn)作為樣本點(diǎn)。其包含玉米倒伏的所有類型，且整體樣本點(diǎn)分布較為均勻，滿足最小影像分辨率的要求。

在實(shí)地測量地面樣本點(diǎn)時(shí)，選擇倒伏狀況相似且面積大于100 m2的區(qū)域作為樣本點(diǎn)的采集區(qū)域。每個(gè)樣本點(diǎn)均記錄其植株的倒伏類型、倒伏方位、倒伏角度、自然高度（自然狀態(tài)下，植株最高點(diǎn)距地面的高度）、植株高度（直立狀態(tài)下，植株最高點(diǎn)距地面的高度）、穗位高、莖彎/莖斷位置、行距和株距，并且記錄各個(gè)樣本點(diǎn)的GPS位置和所處的生長期。每個(gè)樣本點(diǎn)記錄3組數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 3種典型的玉米倒伏類型

通過分析實(shí)地倒伏數(shù)據(jù)，結(jié)合田間倒伏實(shí)際情況，提出一種基于高度比的玉米倒伏程度衡量標(biāo)準(zhǔn)。所謂高度比就是玉米自然高度與植株高度的比值。經(jīng)過實(shí)地調(diào)查，8月7日試驗(yàn)區(qū)玉米未發(fā)生倒伏。8月8日經(jīng)過大風(fēng)和雷雨天氣的影響，發(fā)生大面積倒伏現(xiàn)象。經(jīng)過地面實(shí)地勘察，典型倒伏類型的樣本點(diǎn)有嚴(yán)重倒伏（樣本點(diǎn)46），中度倒伏（樣本點(diǎn)08），輕度倒伏（樣本點(diǎn)07），如圖2所示（基于高度比劃分）。所有倒伏區(qū)域播種日期相近，土壤、降水、溫度、風(fēng)速均一致，生長期間田間管理水平無差異。

圖2 3種典型倒伏樣本Fig.2 Three typical lodging samples

2.2 倒伏前后雷達(dá)極化特征分析

首先，尋找相關(guān)敏感極化指數(shù)。將預(yù)處理之后的 8月7日和8月19日的雷達(dá)影像在ENVI軟件中分別獲取32個(gè)建模樣本點(diǎn)的后向散射系數(shù)σVV（VV后向散射系數(shù)）和σVH（VH后向散射系數(shù)）。然后，對2次獲取的σVV和σVH分別構(gòu)建相關(guān)極化指數(shù)并與實(shí)測的植株高度（直立狀態(tài)下）和自然高度做相關(guān)性分析。相關(guān)性分析在SPSS軟件中進(jìn)行。結(jié)果如表2所示：

表2 后向散射系數(shù)與植株高的相關(guān)性Table 2 Correlation coefficient between backscatter indicators and plant height

通過對極化指數(shù)與植株高度的相關(guān)性分析得到，在未發(fā)生倒伏之前，雷達(dá)的VH后向散射系數(shù)對植株高度敏感性最強(qiáng)，相關(guān)性達(dá)到0.666。說明用σVH來構(gòu)建倒伏模型在理論上是可行的。在倒伏發(fā)生之后，只有 2種后向散射系數(shù)信息與自然高達(dá)到顯著相關(guān)水平。與未倒伏狀況相比，極化指數(shù)相關(guān)性偏低且均為負(fù)相關(guān)。

原因在于，倒伏發(fā)生后的一段時(shí)間內(nèi)，農(nóng)田環(huán)境存在地表雨水積累、植株持續(xù)生長、倒伏恢復(fù)等多種情況，使得極化指數(shù)對植株個(gè)體高度的敏感性降低。基于最優(yōu)原則，選取 σVV+VH極化指數(shù)來構(gòu)建倒伏模型，其相關(guān)性為–0.336，達(dá)到顯著相關(guān)水平。

2.3 構(gòu)建玉米倒伏監(jiān)測模型

在玉米植株發(fā)生倒伏現(xiàn)象之后，其高度信息會發(fā)生明顯的變化。因此，我們基于玉米植株高度的變化來得到倒伏模型?？紤]到倒伏發(fā)生之后，雷達(dá)極化通道對玉米植株自然高特征敏感性偏低和倒伏前后雷達(dá)極化指數(shù)得到植株高度精度較低的特點(diǎn)，提出一種基于模擬倒伏前后植株高度差的方法來確定差值參數(shù)（倒伏前后模擬植株高的差值）β，然后通過自然高與植株高的比值來得到倒伏監(jiān)測模型。具體步驟如下：

1）基于σVH和σVV+VH來構(gòu)建差值；

2）利用差值β的最小值和平均值求解中度倒伏和嚴(yán)重倒伏的差值臨界點(diǎn)β0；

3）利用第 2步得到的 β0和理想植株(未生長、未倒伏)的差值0來計(jì)算自然高與植株高的比值；

4）根據(jù)自然高與植株高的比值區(qū)間來確定相應(yīng)的倒伏程度區(qū)間，達(dá)到用倒伏監(jiān)測模型分級的目的。

由于在用模型分別模擬倒伏前和倒伏后植株高度時(shí)，雷達(dá)極化指數(shù)對偏低和偏高的植株高度的模擬結(jié)果存在較大差異，因此在構(gòu)建倒伏監(jiān)測模型時(shí)首先采用σVH和σVV+VH構(gòu)建倒伏前后差值（式（1）所示）。通過對32個(gè)建模樣本點(diǎn)倒伏前后實(shí)測植株高度差值與用敏感極化指數(shù)回歸建模分析得到的差值做相關(guān)性分析顯示，模擬的差值與地面實(shí)測的差值具有極顯著相關(guān)水平，分布如圖3所示，對于植株高度較低的植株其差值會稍微偏小，較高的植株其差值會稍微偏大。

式中β是倒伏差值，σVV+VH是倒伏后雷達(dá)VV+VH通道的后向散射系數(shù)，σVH是倒伏前雷達(dá) VH通道的后向散射系數(shù)。

圖3 實(shí)測株高差值結(jié)果與模擬差值結(jié)果Fig.3 Measured difference results and simulated difference results of plant height

對于輕微倒伏的玉米植株，其倒伏前后的植株高度差值很小。所以選擇最小的差值βmin作為理想的未倒伏作物的差值。差值平均值βavg可以理解為中度倒伏狀況下差值的中間值。通過與βmin聯(lián)立求解中度倒伏與嚴(yán)重倒伏的差值分界點(diǎn)β0。求解式（2）如下所示。

經(jīng)過計(jì)算 β0的值為 101.2，為方便建模，將 β0的取值修定為100。對反演的倒伏前后模型求解倒伏比值γ，如式（3）所示：

借鑒前人經(jīng)驗(yàn)并結(jié)合實(shí)際情況，對于嚴(yán)重倒伏區(qū)域0<γ<0.3，對應(yīng) β＞β0；中度倒伏區(qū)域 0.3<γ<0.7，對應(yīng)0<β<β0；輕度倒伏區(qū)域 0.7<γ<1，對應(yīng) β＜0。為方便后面公式的推導(dǎo)，分別將公式中分子和分母前兩項(xiàng)設(shè)為 u和v,則γ區(qū)間所對應(yīng)模型的反演區(qū)間為：

3 結(jié)果與分析

3.1 樣本點(diǎn)的倒伏分類結(jié)果準(zhǔn)確度分析

15個(gè)檢驗(yàn)樣本點(diǎn)的實(shí)測自然高與植株高的比值與模型模擬的差值結(jié)果如表 3所示。其中實(shí)測自然高與植株高的比值γ作為本研究衡量植株倒伏程度的標(biāo)準(zhǔn)。從圖中可以看出γ在區(qū)間（0,0.3）內(nèi)為嚴(yán)重倒伏類型，對應(yīng)的模型模擬的差值 β范圍為：β>100；γ在區(qū)間（0.3,0.7）內(nèi)為中度倒伏類型，對應(yīng)的模型模擬的差值 β范圍為：0<β<100；γ在區(qū)間（0.7,1）內(nèi)為輕度倒伏類型，對應(yīng)的模型模擬的差值β范圍為：β<0。15個(gè)檢驗(yàn)點(diǎn)的分類準(zhǔn)確率達(dá)到100%。

對于倒伏嚴(yán)重區(qū)域，由于其暴露出來的復(fù)雜農(nóng)田地表環(huán)境，諸如地表積水、雜草等的影響使得倒伏前后植株高度差值大于 β0。中度倒伏區(qū)域，由于其雷達(dá)極化通道幾乎未受除了植株本身結(jié)構(gòu)變化外的其他農(nóng)田參量的影響，因此其差值應(yīng)介于0和β0之間。輕度倒伏區(qū)域，倒伏前后植株高度差異較小，并且考慮到倒伏恢復(fù)和植株持續(xù)生長現(xiàn)象，其差值應(yīng)小于0。此分析結(jié)果與模型得到的結(jié)果相吻合?？傮w樣本點(diǎn)的分類結(jié)果如表4所示。

3.2 實(shí)測倒伏程度與模型倒伏程度相關(guān)性分析

自然高與植株高的比值結(jié)果的總體相關(guān)性為 0.899（如表5所示），達(dá)到極顯著相關(guān)水平。原因在于通過將倒伏前后植株高度差值求解的參量 β引入自然高與植株高的比值公式后，要比單純依靠極化指數(shù)進(jìn)行反演的結(jié)果更接近于真實(shí)值，得到的劃分區(qū)間也更準(zhǔn)確。

模型得到的中度倒伏區(qū)域自然高與植株高的比值結(jié)果最好，嚴(yán)重倒伏區(qū)域次之，輕度倒伏區(qū)域最差。原因在于中度倒伏區(qū)域地表植被結(jié)構(gòu)未被破壞且復(fù)雜的農(nóng)田地表信息未暴露給雷達(dá)極化通道。因此，唯一的針對植株結(jié)構(gòu)的后向散射系數(shù)使得其得到的結(jié)果精度最高。在倒伏嚴(yán)重區(qū)域雖然前后植株結(jié)構(gòu)差異很大，但由于其倒伏程度嚴(yán)重導(dǎo)致地表水分、雜草等信息被混雜進(jìn)雷達(dá)的后向散射系數(shù)變化信息中，因此其得到的結(jié)果精度會降低。輕度倒伏區(qū)域由于植株結(jié)構(gòu)前后差異很小，并且植株倒伏恢復(fù)情況較前兩種類型要好，非結(jié)構(gòu)信息造成的誤差相對較大。因此，模型得到的結(jié)果精度偏低。

表3 15個(gè)檢驗(yàn)樣本點(diǎn)的株高差值結(jié)果和實(shí)測高度比結(jié)果Table 3 Difference results and measured height ratio results of 15 test sample points in plant height

表4 總樣本點(diǎn)的倒伏程度分類結(jié)果Table 4 Total sample point lodging degree classification results

表5 實(shí)測與模型倒伏程度相關(guān)性分析Table 5 Correlation coefficient of measured andsimulated lodging degree

3.3 試驗(yàn)區(qū)倒伏災(zāi)情遙感成圖結(jié)果分析

根據(jù)倒伏監(jiān)測模型對小湯山基地的玉米倒伏災(zāi)情進(jìn)行分級，其遙感分級圖為圖4?？梢钥闯鲚p度倒伏區(qū)域所占面積最大且主要分布在基地西邊地塊和北邊地塊；嚴(yán)重倒伏區(qū)域次之，主要分布在東邊地塊和各地塊的邊緣，原因是東邊地塊種植的是春玉米，由于其在災(zāi)害發(fā)生時(shí)已經(jīng)處于灌漿期，整體植株高度相對于其他地塊的夏玉米要高，因此倒伏程度嚴(yán)重；中度倒伏區(qū)域所占面積最少。整體倒伏分類結(jié)果與實(shí)地調(diào)查結(jié)果基本一致。最終的遙感分級圖對玉米倒伏程度具有較好的表征效果。

圖4 倒伏程度遙感分級Fig.4 Lodging degree of remote sensing grading map

4 討 論

本研究提出的基于Sentinel-1A雷達(dá)影像的倒伏監(jiān)測模型。其雙極化的SAR數(shù)據(jù)不僅容易獲取，而且其重訪周期較短（研究區(qū)重訪周期為12天）。相較于光學(xué)遙感，SAR在災(zāi)害天氣下進(jìn)行作物倒伏分析時(shí)更具優(yōu)勢。與以往SAR大多應(yīng)用在作物監(jiān)測方面研究不同的是，本研究對SAR在像元尺度下進(jìn)行作物倒伏的定量監(jiān)測做了初步嘗試，并取得了較為滿意的結(jié)果。

在對玉米倒伏程度劃分標(biāo)準(zhǔn)方面的研究上，孫守鈞[31]按莖與地面的夾角大小將高粱倒伏分為 0~4級；田保明等[32]提出了根據(jù)植株上部莖稈彎曲與主莖夾角的劃分方法；這 2種方法都是從單株角度對玉米的倒伏程度提出劃分標(biāo)準(zhǔn)，然而野外玉米實(shí)際倒伏并不都是單純的植株彎曲，對于根倒莖彎且冠層保持直立的倒伏類型很難通過測量其莖稈傾角來達(dá)到劃分標(biāo)準(zhǔn)的目的。王立志等[18]采用正態(tài)(偏正態(tài))統(tǒng)計(jì)理論的雙閾值劃分策略，以田間倒伏玉米所占的比例作為倒伏程度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。由于在多數(shù)情況下，野外玉米種植區(qū)并不都是單一品種。同一個(gè)區(qū)域內(nèi)會存在多種倒伏類型。因此，該方法不能很好的滿足高精度倒伏分級的要求。在正常倒伏狀態(tài)下，高度比與玉米倒伏角度存在函數(shù)關(guān)系，故本研究提出的方法可以較好的滿足正常倒伏狀況下的劃分標(biāo)準(zhǔn)，又能較好地消除其他方法在劃分根倒莖彎且冠層保持直立型的倒伏類型時(shí)所產(chǎn)生的誤差。

需要注意的是，本研究還存在一些不足。模型的構(gòu)建只運(yùn)用了抽雄期的研究結(jié)果，并沒有推廣至整個(gè)生育期。由于不同生長期內(nèi)玉米植株的結(jié)構(gòu)和生長狀態(tài)差異顯著，其倒伏前后產(chǎn)生的差值區(qū)間也將存在差異，基于此得到的倒伏分級模型也會不同。此外，本次試驗(yàn)在小湯山基地進(jìn)行，未對不同區(qū)域的倒伏現(xiàn)象進(jìn)行驗(yàn)證。在玉米生長期內(nèi)，不同的田間管理措施和不同地面情況會使得玉米倒伏監(jiān)測模型的系數(shù)發(fā)生變化。模型的適用性還有待探討。本次試驗(yàn)所選取的兩景 Sentine-1A影像的傳感器配置（波段頻率、入射角等）完全一致，對不同入射角的傳感器影像對倒伏監(jiān)測模型的影響還未做進(jìn)一步的探討。

5 結(jié) 論

在小湯山試驗(yàn)基地發(fā)生倒伏災(zāi)情后，利用倒伏前后兩景Sentinel-1A雙極化(VV，VH)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建倒伏監(jiān)測模型并進(jìn)行驗(yàn)證，達(dá)到在區(qū)域尺度下利用SAR定量監(jiān)測玉米倒伏的目的。研究得到如下結(jié)論：

1）對倒伏前后不同雷達(dá)后向散射系數(shù)和植株高與自然高的相關(guān)性分析，篩選出最優(yōu)建模指數(shù)。倒伏前為VH，相關(guān)性為 0.666，呈正相關(guān)。倒伏后為 VV+VH，相關(guān)性為-0.336，呈負(fù)相關(guān)。

2）由于單純依靠極化指數(shù)反演植株高度存在較大誤差，因此通過倒伏前后植株高度差值 β求得嚴(yán)重倒伏區(qū)域差值臨界值β0(β0=100)，將其作為自然高與植株高比值公式的參數(shù)，通過設(shè)置合理的倒伏程度區(qū)間，構(gòu)建倒伏監(jiān)測模型。

3）32個(gè)建模點(diǎn)的實(shí)測差值結(jié)果與模擬差值結(jié)果的R2為0.896，達(dá)到極顯著相關(guān)水平。總樣本點(diǎn)實(shí)測的自然高與植株高比值與模型模擬比值的相關(guān)性為0.899，達(dá)到極顯著相關(guān)性水平。表明本研究建立的倒伏監(jiān)測模型精度較高

4）15個(gè)檢驗(yàn)樣本點(diǎn)和47個(gè)總樣本點(diǎn)的倒伏分級準(zhǔn)確度均達(dá)到100%。最終的研究區(qū)倒伏程度遙感成圖結(jié)果與田間實(shí)際倒伏情況基本一致，具有較高的成圖精度。

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