基于微波散射模型与支持向量机算法的麦田参数反演研究

发布时间：2020-07-12 21:06

【摘要】：小麦作为我国主要粮食作物之一,及时、准确、动态的长势监测和产量预测对国家实现粮食价格的宏观调控至关重要。传统的小麦监测方法,既耗时又费力,对采样区破坏性较大,难以满足农业生产中各级决策部门对小麦长势及产量分布信息获取的需求。合成孔径雷达作为一种新的监测手段,能够全天时、全天候的进行观测,并且对植被及土壤表层具有一定的穿透能力,因此在小麦监测研究中具有广阔的应用前景。本研究以冬小麦主产区华北平原中部的麦田为研究对象,在深入分析小麦冠层结构分布的基础上,基于微波辐射传输理论,建立麦田微波散射物理模型,通过与多目标支持向量机回归算法集成,进行区域尺度的麦田生物物理参数的联合反演研究。开展的具体工作如下:(1)本文以植被冠层微波散射模型为基础,充分分析小麦冠层微波信号传输过程,构建一个麦田微波散射模型(WMSM),利用与雷达卫星过境近同步的田间实验采集的麦田参数作为输入数据,模拟麦田的C波段微波后向散射特征。基于多源、多角度的C波段微波遥感影像(RADARSAT-2,Sentinel-1和GF-3)对模型进行精度检验,结果显示对于不同数据源HH、VH和VV极化的模拟误差均在1.8 dB以内,具有很好的一致性。研究显示该模型能够有效地量化小麦各个组分(穗、叶、秆)的后向散射贡献,而且可以探究冠层后向散射系数对麦田不同结构特征参量的响应机制。(2)在正向理论模型的基础上,模拟产生大量输入输出样本数据集,对多目标支持向量机进行训练,获得高维空间下的参数反演模型,结合多源SAR数据开展多个重要麦田结构参数(麦穗长度、直径、密度和土壤水分)的同步区域反演。将估算结果与实测数据进行对比的结果显示两者非常接近,模型反演精度较高,对麦穗长度、直径、密度和土壤水分反演结果的均方根误差分别为0.75 cm、0.1 cm、119株/m~2、3.11%。研究显示该反演算法在麦田关键参数估算应用中的可行性,可为进一步开展小麦产量估算研究提供重要技术支撑。本文通过对麦田散射特性模拟和结构参数的反演研究,加深了对小麦冠层内在散射机制的了解;同时,通过多源雷达遥感数据,利用多目标支持向量机回归方法,能够实现大面积麦田参数的快速反演与制图。本研究表明利用微波遥感技术开展农作物生长监测具有重要的应用潜力。
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S512.1;TP181;TP722.6
【图文】：

路线图,研究技术,路线图

华东师范大学硕士学位论文第一章绪论观测实验，获取小麦冠层几何物理参数（冠层高度、密度、植株含水量、单个植株麦穗、叶片、秸秆的数目、尺寸、角度）及土壤参数（土壤水分、土壤粗糙度）数据；对微波遥感影像进行预处理，提取采样点的后向散射系数，用于模型的精度验证，同时对麦田种植区域准确识别和提取，用于后续反演制图。

位置,麦田,冬小麦,地势

.1 研究区概况本文的研究区位于华北平原中部，地处河北省无极县、太行山东麓，位置纬 38°2′37″—38°21′16″，东经 114°42′42″—115°5′8″（图 2.1）。总体地势西部，东部偏低，境内有滹沱河和木刀沟两大主要的季节性河流，为区域内小麦提供了丰富的灌溉水源。该地区属于温带大陆性季风气候，位于暖温带半干区，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥。主要种植有小麦、玉米、马铃薯、红薯物。作为冬小麦主产区，该区域的种植制度为一年两熟，采用小麦-玉米轮作种方式。其中，冬小麦一个生长周期中经历三个重要生育阶段：营养生长阶10 月中旬到次年 4 月中旬），并进阶段（4 月下旬到 5 月中旬），生殖生长阶5 月下旬到 6 月上旬）。该区地势平坦，小麦种植呈大片集中化分布，物候显著，因此选取该区麦田作为研究对象，对于开展野外数据采集、麦田监测感应用研究均非常有利。

物候期,生长状态,小麦

华东师范大学硕士学位论文第二章研究区与研究数据2.2 研究区数据2.2.1 野外实测数据根据雷达卫星轨道及过境时间信息，于河北省无极县内选择典型田块，在小麦生长关键期，进行与卫星观测同步的地表参数测量。本研究野外数据采集时间从 2017 年 4 月 14 日到 6 月 1 日，共开展 9 次田间实验，对应小麦 6 个生长期，分别是：拔节期（4 月 14 日,4 月 19 日）、孕穗期（4 月 26 日）、抽穗期（5 月 1日, 5 月 8 日）、开花期（5 月 13 日）、灌浆期（5 月 20 日, 5 月 25 日）和成熟期（6 月 1 日）（图 2.2）。

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