[发明专利]一种改进的水云模型及应用该模型的水稻参数反演方法

摘要

本发明公开了一种改进的水云模型及应用该模型的水稻参数反演方法，所述水云模型在植被区场景构建中考虑了冠层异质性及其物候变化，在散射机理分析时考虑了植被与下垫面之间的二次散射，并建立了主要散射机理与植被参数之间的定量关系。该模型架构更加合理，更加符合水稻等作物生长发育的实际过程。所述水稻参数反演方法应用上述改进后的水云模型，基于极化SAR数据，充分考虑不同散射机理的贡献以及它们与不同水稻参数的相关性，发展成一种考虑冠层异质性及其物候变化的极化SAR水稻参数反演方法。该方法反演精度高、误差小，尤其能够准确反演水稻生长发育前几个物候期的参数，使得水稻长势监测及产量预估更加真实、准确、可靠。

主权项

1.一种用于水稻参数反演的水云模型的构建方法，其特征在于，所述模型设定植被区场景在垂直方向上分为多个层次，在水平方向上分成多个散射单元；所述每个散射单元由植株和空隙两部分组成，所述多个层次包括下垫面及位于下垫面之上的植被层，所述植被层被划分为多个结构层，所述多个结构层分别对应不同的物候期出现；所述模型利用水粒子的密度来反映在所述垂直方向的多个层次上，各个散射单元两部分的含水量差异；所述模型通过下述步骤构建：A、根据物候期构建植被区场景；B、分析所述植被区场景下的主要散射机理，所述主要散射机理包括植被层散射、下垫面散射以及植被层与下垫面之间的二次散射；C、建立所述主要散射机理与植被参数之间的关系；D、对所述植被区的极化雷达数据进行极化分解获得散射分量，建立所述散射分量与主要散射机理之间的对应关系；E、根据所述主要散射机理与植被参数之间的关系，以及所述散射分量与主要散射机理之间的对应关系，建立所述极化雷达数据与植被参数之间的关系；所述植被区为水稻稻田，所述步骤A中根据水稻物候期构建稻田场景，在所述稻田场景的垂直方向上，所述植被层被划分为分别对应不同物候期出现的茎杆层、叶子层和稻穗层，所述下垫面对应不同物候期为土壤或水；所述步骤A中根据水稻物候期，将水稻全生育期划分为幼苗期、分蘖期到孕穗期、抽穗期到扬花期、乳熟期到成熟期4个生育阶段，所述各生育阶段对应的稻田场景如下：所述幼苗期的稻田场景其植株部分包括叶子层和茎杆层，空隙部分为空气，下垫面为水；分蘖期到孕穗期的稻田场景其植株部分包括叶子层和茎杆层，空隙部分出现叶子层，下垫面为水；所述抽穗期到扬花期的稻田场景其植株部分包括叶子层、茎杆层和稻穗层，空隙部分存在叶子层，下垫面为土壤；所述乳熟期到成熟期的稻田场景其植株部分包括叶子层、茎杆层和稻穗层，空隙部分存在叶子层，并出现稻穗层，下垫面为土壤。