王松寒，何隆華

（1.東南大學(xué)交通學(xué)院，南京210096；2.中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，南京210008）

雷達(dá)遙感技術(shù)在水稻識(shí)別中的研究進(jìn)展

王松寒1，何隆華2

（1.東南大學(xué)交通學(xué)院，南京210096；2.中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，南京210008）

合成孔徑雷達(dá)技術(shù)擁有全天時(shí)、全天候、高分辨率和不受云層干擾的特點(diǎn)，利用SAR在我國水稻種植區(qū)進(jìn)行水稻識(shí)別擁有無可比擬的優(yōu)勢(shì)。該文主要對(duì)雷達(dá)遙感技術(shù)在水稻識(shí)別和監(jiān)測中的應(yīng)用情況進(jìn)行了綜述。首先總結(jié)了合成孔徑雷達(dá)的發(fā)展歷史，介紹了目前用于水稻識(shí)別的SAR傳感器的參數(shù)和特點(diǎn)；介紹了水稻的后向散射特性，根據(jù)水稻的后向散射模型分析了影響其后向散射系數(shù)的因素；綜述了國內(nèi)外利用SAR進(jìn)行水稻識(shí)別的各種方法，并對(duì)未來利用SAR監(jiān)測水稻進(jìn)行了展望。

SAR；水稻識(shí)別；研究進(jìn)展；雷達(dá)遙感；水稻估產(chǎn)

1 引 言

水稻是全球20多億人口賴以生存的主要糧食作物之一。掌握水稻的種植面積信息，可以監(jiān)測水稻的生產(chǎn)狀況、預(yù)報(bào)和評(píng)估水稻的產(chǎn)量、為糧食價(jià)格的預(yù)測提供依據(jù)。同時(shí)，水稻的種植信息對(duì)于水資源的合理利用和監(jiān)測，以及評(píng)估人類活動(dòng)對(duì)于大氣環(huán)境的影響均有重要的意義。

傳統(tǒng)的水稻識(shí)別方法通常是通過收集地面資料和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來實(shí)現(xiàn)，這種方法在小區(qū)域內(nèi)可以對(duì)水稻面積進(jìn)行監(jiān)測，但是當(dāng)監(jiān)測范圍較大時(shí)，其費(fèi)時(shí)費(fèi)力、統(tǒng)計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確等缺點(diǎn)就會(huì)顯現(xiàn)出來。近年來，光學(xué)遙感已經(jīng)成為水稻識(shí)別和監(jiān)測的重要手段［1－7］。然而，我國的水稻種植區(qū)大多分布在東南部地區(qū)，這些區(qū)域常年陰雨天氣多、云量大，常規(guī)的光學(xué)遙感衛(wèi)星很難獲取到清晰的水稻分布圖像。利用SAR技術(shù)則可以很好地解決這一問題。SAR是一種主動(dòng)遙感測量技術(shù)，其發(fā)射的微波信號(hào)（1mm～1m），對(duì)于云層、小雨等擁有較強(qiáng)的穿透能力，同時(shí)還具有全天時(shí)、全天候、高分辨率和觀測范圍大等特點(diǎn)。所以相比于光學(xué)遙感影像，利用SAR遙感技術(shù)進(jìn)行水稻識(shí)別有較大的優(yōu)勢(shì)。

本文將綜述雷達(dá)影像在水稻識(shí)別領(lǐng)域的已有研究成果，通過介紹用于水稻識(shí)別的SAR數(shù)據(jù)源和水稻的后向散射模型，對(duì)影響水稻后向散射系數(shù)的因素進(jìn)行了分析，并對(duì)利用SAR進(jìn)行水稻識(shí)別的方法進(jìn)行了探討。

2 用于水稻識(shí)別的SAR傳感器

自1978年美國發(fā)射了全球首顆載有SAR傳感器的遙感衛(wèi)星之后，很多國家相繼在其發(fā)射的資源衛(wèi)星上搭載SAR傳感器。隨著SAR逐步從單極化、單視角變?yōu)槎鄻O化、多視角，空間分辨率從25m提高到1m～5m，觀測帶寬度從100km提高到500km，成像方式由模擬式發(fā)展到數(shù)字式，其在水稻識(shí)別方面的應(yīng)用也愈來愈多。截止目前，應(yīng)用于水稻面積監(jiān)測的SAR傳感器主要有ERS－1／2、Radarsat－1／2、ENVISAT ASAR、ALOS PLASAR、TerraSAR－X等（表1）。

表1 常用SAR的基本參數(shù)

SAR通過主動(dòng)發(fā)射微波脈沖，并接收目標(biāo)物體對(duì)微波信號(hào)的后向散射信號(hào)，根據(jù)其強(qiáng)度的不同進(jìn)行成像。不同品種的農(nóng)作物，其后向散射機(jī)理也不盡相同，這是利用SAR進(jìn)行農(nóng)作物識(shí)別的主要機(jī)理。國內(nèi)外許多學(xué)者早在八九十年代就開始對(duì)SAR遙感技術(shù)在水稻識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。1989年，Toan等人通過分析X波段SAR影像中地物的后向散射特征，發(fā)現(xiàn)水稻的后向散射系數(shù)隨時(shí)相的變化比其他作物較為明顯，以此建立利用SAR識(shí)別水稻的理論模型［8］，并將上述理論模型應(yīng)用于ERS－1的觀測數(shù)據(jù)，表明其單極化數(shù)據(jù)可以用于水稻的識(shí)別［9］。在此基礎(chǔ)上，Aschbacher等人利用多時(shí)相單極化的ERS－1影像，對(duì)泰國西部地區(qū)的稻田進(jìn)行了監(jiān)測，識(shí)別精度接近90%［10］。近年來，隨著ENVISAT ASAR、Radarsat－2、ALOS－PLASAR等新型雷達(dá)的不斷升空，交叉極化模式的數(shù)據(jù)可以同時(shí)提供研究區(qū)內(nèi)兩種不同極化模式的雷達(dá)影像，為水稻識(shí)別提供了新的思路。Li和Shao等人利用Radarsat－2數(shù)據(jù)，比較了不同極化組合在水稻識(shí)別中的效果，發(fā)現(xiàn)HH／HV和HH數(shù)據(jù)的組合更適宜于水稻的識(shí)別，其精度可以達(dá)到93%［11－12］。Yang和Konishi等人分析了地表覆蓋、入射角等對(duì)ASAP交叉極化數(shù)據(jù)的影響，并分別利用HH／HV和VV／VH數(shù)據(jù)對(duì)水稻進(jìn)行了識(shí)別，表明交叉極化的數(shù)據(jù)在水稻識(shí)別中擁有優(yōu)勢(shì)［13－14］。Wu等人利用Radarsat－2的交叉極化數(shù)據(jù)，結(jié)合水稻的生長模型，對(duì)海南地區(qū)的水稻進(jìn)行了識(shí)別，精度可以達(dá)到89%［15］。隨著雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展，高頻波段、多時(shí)相、多極化、多傾角和高空間分辨率的雷達(dá)衛(wèi)星不斷發(fā)射升空，必將為水稻的監(jiān)測和識(shí)別提供更為多樣和精確的數(shù)據(jù)。

3 水稻在SAR影像中的后向散射特性

3.1 水稻的后向散射機(jī)理

同一般的光學(xué)遙感和熱紅外遙感不同，SAR通過主動(dòng)發(fā)射微波脈沖，接收目標(biāo)地物對(duì)微波的后向散射信號(hào)，以圖像的方式記錄下來，所以不同的地物類型具有不同的后向散射信號(hào)強(qiáng)度。Bouman等對(duì)農(nóng)作物的后向散射機(jī)理進(jìn)行了研究，指出農(nóng)作物在SAR影像中的后向散射強(qiáng)度與其冠層的結(jié)構(gòu)和底層表面的土壤有密切的關(guān)系，這種關(guān)系在冠層結(jié)構(gòu)為豎直、狹長型的農(nóng)作物中尤其明顯，例如某些谷類作物［16］。除此之外，水稻種植區(qū)域的底層表面主要包含兩種情況：水面覆蓋或者土壤覆蓋。所以，水稻種植區(qū)的后向散射機(jī)理主要是由微波、植被、水和土壤相互作用的結(jié)果。Sun和Sinmott等人根據(jù)上述原理提出了連續(xù)冠層模型［17－18］，Toan等人在研究利用ERS的SAR數(shù)據(jù)提取水稻面積時(shí)對(duì)該模型進(jìn)行了改進(jìn)［9］，圖1展示了水稻冠層模型的后向散射機(jī)理。

圖1 水稻冠層模型的后向散射機(jī)理（修改自Toan等人的論文［9］）

在ERS數(shù)據(jù)被用于識(shí)別水稻之后，國內(nèi)外的學(xué)者相繼對(duì)水稻的后向散射機(jī)理進(jìn)行了研究，旨在探究影響水稻后向散射強(qiáng)度的因子。Ribbes等利用Radarsat－1的數(shù)據(jù)對(duì)水稻識(shí)別和估產(chǎn)進(jìn)行了研究，認(rèn)為水稻的后向散射系數(shù)與水稻的某些參數(shù)密切相關(guān)，例如水稻的生長階段、株高和單位體積的生物量等［19］。Dong等認(rèn)為不僅水稻的生長參數(shù)（株高、物候期、植被密度、生物量、植株形狀）會(huì)影響其后向散射系數(shù)，微波信號(hào)的極化方式和入射角也有不可忽視的影響［20］。在此基礎(chǔ)上，他們采用ENVISAT ASAR的數(shù)據(jù)，對(duì)Sun和Sinmontt等提出的連續(xù)冠層模型進(jìn)行改進(jìn)，該模型考慮到了植株的形狀和尺寸，并將其作為模型的輸入?yún)?shù)來模擬水稻的后向散射系數(shù)［21］。

3.2 水稻后向散射系數(shù)的影響因素

影響水稻后向散射系數(shù)的因素不僅包括水稻的株高、生物量、含水量，遙感雷達(dá)的微波波段、入射角、極化方式，還包括田間管理的人為因素、地形條件、土壤條件和水稻品種等多種因素，在此將重要的影響因素進(jìn)行總體概括，分為以下幾個(gè)部分：

3.2.1 水稻

根據(jù)連續(xù)冠層模型及其改進(jìn)模型，水稻的后向散射系數(shù)必然與其生長階段有關(guān)，這一結(jié)論在Inoue等人的研究中可以得到證實(shí)［22］。通常情況下，水稻在一個(gè)完整的生長周期內(nèi)，分為多個(gè)物候期，其中從移栽期開始直至成熟期，都可以利用SAR影像來進(jìn)行識(shí)別。在水稻移栽期時(shí)，植株的個(gè)體很小，密度很低，其種植區(qū)的后向散射系數(shù)非常低，接近于水面的后向散射系數(shù)［23］。從分蘗期開始，隨著水稻冠層的逐漸增大，微波信號(hào)的后向散射主要是冠層和水面的復(fù)合散射模式，這時(shí)候其后向散射系數(shù)會(huì)逐漸增大，在抽穗期達(dá)到最大值［24］。進(jìn)入成熟期后，隨著水稻的成熟，水稻田中的水量逐漸變少，莖葉的密度也在逐漸下降，導(dǎo)致后向散射系數(shù)有所降低［25］。Lim等人利用C波段的微波信號(hào)進(jìn)行試驗(yàn)，分析了水稻整個(gè)生長周期內(nèi)的后向散射系數(shù)，發(fā)現(xiàn)在抽穗期至成熟期之間，盡管谷粒逐漸成熟，水稻植株的莖葉仍舊是影響后向散射系數(shù)的主要因素［26］。

除了水稻的物候期，水稻種植區(qū)的植被結(jié)構(gòu)（例如，水稻的種植密度、株高、生物量等）也會(huì)影響水稻的后向散射系數(shù)。Bouman等經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，水稻種植的行距對(duì)微波的后向散射有顯著的影響［16］。Wang等人認(rèn)為，水稻種植間距的不同，會(huì)造成微波之間的相長干涉和相消干涉，從而對(duì)其后向散射系數(shù)造成影響［27］。

3.2.2 SAR傳感器的參數(shù)

水稻的后向散射系數(shù)隨SAR的波段不同而有不同的變化趨勢(shì)。Inoue等人選擇了Ka波段（35.25GHz）、Ku波段（15.95GHz）、X波段（9.6GHz）、C波段（5.75GHz）和L波段（1.26GHz）5個(gè)不同波段的波段進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)高頻率的雷達(dá)波段（Ka波段和Ku波段）并不適合于進(jìn)行水稻的監(jiān)測［22］。在SAR影像用于水稻面積提取時(shí)，一般只用到X波段、C波段和L波段。在3個(gè)波段中，L波段和C波段的后向散射系數(shù)隨物候期的變化基本相似，但L波段的值較小；X波段后向散射系數(shù)的變化則與前兩者顯著不同［22］。不論是L波段、C波段還是X波段，后向散射的主導(dǎo)部分都是水面與水稻之間的散射。由于X波段的波長較短，散射的衰減較大，所以在水稻生長后期下降幅度較大，且隨物候期、入射角、極化方式等的不同出現(xiàn)較大的波動(dòng)。但是，X波段的數(shù)據(jù)也有優(yōu)勢(shì)，其更為精細(xì)的紋理數(shù)據(jù)有利于細(xì)碎地塊稻田的識(shí)別［28］。在水稻識(shí)別領(lǐng)域，目前利用C波段建立水稻后向散射系數(shù)與植株高度、物候期的統(tǒng)計(jì)效果最好。

SAR傳感器的極化方式也會(huì)影響水稻的后向散射系數(shù)。汪小欽等人在利用ASAR數(shù)據(jù)識(shí)別水稻時(shí)，發(fā)現(xiàn)交叉極化（VH／HV）方式下其后向散射系數(shù)比同極化方式（VV／HH）?。?9］。一般情況下，L波段下VV極化的后向散射系數(shù)值大于HH極化；C波段與X波段相似，HH極化的值大于VV極化；HV極化與VH極化類似，均小于同極化方式。

通常情況下，農(nóng)作物的后向散射系數(shù)對(duì)于入射角的變化不敏感。但是水稻因其種植方式的不同（水田耕種），對(duì)于入射角的變化較為敏感。Inoue等發(fā)現(xiàn)在高頻波段（Ka波段、Ku波段、X波段），后向散射系數(shù)的變化在小入射角區(qū)域更為敏感；而低頻波段（C波段、L波段），后向散射系數(shù)的變化在大入射角區(qū)域更為敏感［22］。由于土壤或者水面的回波疊加，水稻的后向散射系數(shù)在入射角接近于垂直角時(shí)有明顯的增大。

3.2.3 復(fù)合因素

近年來，多傾角、多極化、高空間分辨率的SAR傳感器不斷涌現(xiàn)，研究物候期、極化方式、入射角等多種復(fù)合因素對(duì)于后向散射系數(shù)變化的影響就有重要的意義。

在水稻的不同物候期，SAR的極化方式對(duì)于后向散射系數(shù)的影響有很大的不同。Kim和Bouvet等人研究發(fā)現(xiàn)，在水稻生長的早期，VV極化的后向散射系數(shù)大于HH極化的后向散射系數(shù)；在水稻生長中期，情況則正好相反，HH極化的后向散射系數(shù)值大于VV極化的值［30－31］。Lim等人認(rèn)為在生長早期，水稻的葉莖較少，葉面短小豎直，造成VV極化的值較大；而生長期內(nèi)微波信號(hào)的強(qiáng)度會(huì)因繁茂的枝葉而衰減［26］。國內(nèi)的陳亨霖和田昕等人［32－33］分別利用ASAR和PLASAR雙極化（HH和VV）的數(shù)據(jù)在福建進(jìn)行水稻識(shí)別時(shí)，也發(fā)現(xiàn)了上述這一規(guī)律。

多極化方式與多時(shí)相數(shù)據(jù)的結(jié)合可以更好地識(shí)別水稻，許多學(xué)者對(duì)于最佳極化方式和時(shí)相的選擇方面進(jìn)行了研究。邵蕓等在進(jìn)行地面測量的同時(shí)獲取了試驗(yàn)區(qū)的Radarsat遙感圖像，通過對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)HH極化和VV極化可以作為水稻生長初期和成熟期相對(duì)獨(dú)立的水稻冠層測量數(shù)據(jù)，在分孽期和抽穗期則效果不好［34］。楊沈斌等在此基礎(chǔ)上，對(duì)提取水稻面積最佳時(shí)相參數(shù)的選擇進(jìn)行了研究，結(jié)果表明單時(shí)相情況下，最佳時(shí)相是水稻生長中后期，即水稻幼穗分化期至水稻收割前期內(nèi)的任一時(shí)相；而多時(shí)相情況下，最佳時(shí)相為一組時(shí)相的組合，即應(yīng)至少包含水稻移栽期和水稻生長中后期各一時(shí)相［35］。譚炳香等利用多時(shí)相的ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行水稻識(shí)別，認(rèn)為利用水稻齊穗期至近成熟期的HH和VV極化的圖像能較好區(qū)分水稻與非水稻［36］。

4 SAR影像中水稻識(shí)別的方法

目前，除了傳統(tǒng)的遙感影像分類法，在SAR影像中通過確定合理的后向散射系數(shù)閾值識(shí)別水稻、與水稻生長模型相結(jié)合識(shí)別水稻已獲得了良好的效果，與光學(xué)影像的融合應(yīng)用也是未來的發(fā)展方向。

4.1 閾值法

盡管傳統(tǒng)的遙感影像分類法可以識(shí)別水稻，但是由于各個(gè)地區(qū)降雨量等的不同，水稻種植時(shí)間也會(huì)有相當(dāng)大的差異，最終這種差異會(huì)以后向散射系數(shù)變化的形式在SAR影像上顯現(xiàn)出來，使得水稻在雷達(dá)影像上的后向散射特征有很強(qiáng)的時(shí)間特征，這是利用傳統(tǒng)遙感分類方法進(jìn)行水稻識(shí)別的缺陷?；谶@一特征，Toan等在1997年提出了一種識(shí)別水稻的方法——閾值法［9］。Liew等于1998年提出了相似的方法，主要思想是利用變化的后向散射系數(shù)閾值來實(shí)現(xiàn)分類［37］。

利用閾值法識(shí)別稻田需要分析不同時(shí)相、不同極化方式下合理的閾值，常用的方法有比值法和差值法，實(shí)驗(yàn)證實(shí)比值法通常能夠達(dá)到較好的效果［38］。Chen等利用廣東省ASAR的多時(shí)相數(shù)據(jù)，測試了在多種HH／HV比例的情況下稻田的識(shí)別精度，發(fā)現(xiàn)一景生長早期的HH極化圖像和一景生長晚期的HV極化圖像結(jié)合能夠最精準(zhǔn)地識(shí)別稻田［39］。Lam等測試了湄公河三角洲的ASAR數(shù)據(jù)的合理極化比例，結(jié)果顯示，最合理的閾值為HH／VV的比例大于3dB并且VV極化的后向散射系數(shù)小于－7dB，此時(shí)識(shí)別精度可以達(dá)到93%［40］。國內(nèi)的李章成等也對(duì)此進(jìn)行了研究，他們分別獲取了拔節(jié)期和乳熟期的交叉極化ALOS－PLASAR數(shù)據(jù)，經(jīng)過對(duì)比分析，得出HH－HV≥1.5、0.2≤HH／HV≤0.6（拔節(jié)期）和0.15≤HH／HV≤0.6（乳熟期）為水稻的閾值區(qū)域，在此條件下，識(shí)別精度超過了93%［41］。

4.2 與水稻生長模型相結(jié)合

不同地區(qū)的水稻物候期有很大的差別，而水稻的后向散射系數(shù)受到物候期的影響非常大，所以與生長模型相結(jié)合的方法在水稻識(shí)別中應(yīng)用非常廣泛。利用單極化數(shù)據(jù)識(shí)別水稻，需要與水稻生長模型相結(jié)合，通過對(duì)水稻物候期各個(gè)階段后向散射系數(shù)的變化規(guī)律，選擇多時(shí)相的雷達(dá)影像數(shù)據(jù)，以提高精度。Holecz等分析了水稻物候期后向散射系數(shù)變化的規(guī)律，選取合適的多時(shí)相ERS和Radarsat數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)斯里蘭卡和越南試驗(yàn)田的識(shí)別［42］。Takashi等人通過獲取試驗(yàn)田的ERS－1雷達(dá)數(shù)據(jù)，對(duì)水稻生長天數(shù)與后向散射系數(shù)進(jìn)行了回歸分析，并給出了具體的計(jì)算公式［43］。Shao等人利用多時(shí)相、多模式的Radarsat數(shù)據(jù)，采用圖像直接提取與地面實(shí)地測量相結(jié)合的方式，建立了水稻生長模型，分析了水稻的時(shí)域散射特性，認(rèn)為利用水稻插秧期、收獲期兩個(gè)時(shí)相就可以進(jìn)行水稻識(shí)別［44］。李巖等采用Radarsat－1窄波掃描模式（SNB）數(shù)據(jù)，結(jié)合水稻生長圖譜，以廣東省為例進(jìn)行了大范圍水稻識(shí)別的實(shí)驗(yàn)［45］。

4.3 與光學(xué)影像的融合應(yīng)用

SAR影像在云霧氣候下對(duì)水稻的識(shí)別有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，但是其時(shí)間分辨率通常較大，并且SAR影像的處理和應(yīng)用也比光學(xué)影像復(fù)雜得多。如果在旱季利用光學(xué)影像，在雨季利用SAR影像，水稻的識(shí)別和監(jiān)測就能夠更加完善。Okamoto等人結(jié)合旱季的TM影像和種植初期水淹時(shí)的ERS－1影像數(shù)據(jù)進(jìn)行水稻識(shí)別，精度可以達(dá)到86%以上［46］；楊沈斌等人利用ASAR的交叉極化數(shù)據(jù)與CBERS－02的CCD數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，認(rèn)為HIS變換融合方法生成的融合圖可以用于水稻識(shí)別［47］。SAR影像和光學(xué)影像的融合圖在農(nóng)作物的分類和種植面積調(diào)查方面，比單獨(dú)應(yīng)用光學(xué)影像或雷達(dá)影像更具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，減少了異物同譜等現(xiàn)象對(duì)分類的影響。

5 結(jié)束語

由于雷達(dá)遙感技術(shù)擁有全天時(shí)、全天候、高分辨率和不受云層干擾的特點(diǎn)，利用SAR影像識(shí)別水稻已經(jīng)成為一種行之有效的方法。隨著雷達(dá)遙感技術(shù)的發(fā)展，SAR的工作模式、各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)都在不斷進(jìn)步和發(fā)展。新型SAR遙感衛(wèi)星（TerraSAR－X、 TecSAR、COSMO－SkyMed等）不斷出現(xiàn)，這些具備高空間分辨率、多波段、多時(shí)相、全／多極化數(shù)據(jù)獲取能力的雷達(dá)衛(wèi)星，勢(shì)必能夠?yàn)樗咀R(shí)別提供更廣泛的數(shù)據(jù)來源［48－49］，也將為雷達(dá)遙感技術(shù)在水稻識(shí)別中的應(yīng)用提供廣闊的發(fā)展前景。

面對(duì)SAR衛(wèi)星性能的逐漸提高，其能夠提供的數(shù)據(jù)種類和精度也逐漸提升，如何更好地將這些數(shù)據(jù)有效地應(yīng)用在稻田識(shí)別中，也是需要繼續(xù)研究的方向。例如，目前水稻的識(shí)別主要還是針對(duì)于同極化（HH／VV）的數(shù)據(jù)，隨著SAR衛(wèi)星逐漸向全極化的方向發(fā)展，全極化的雷達(dá)數(shù)據(jù)的應(yīng)用勢(shì)必能夠提升稻田識(shí)別的精度。

雷達(dá)遙感影像與光學(xué)遙感影像的結(jié)合能夠更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)水稻的識(shí)別和監(jiān)測，也是目前的研究熱點(diǎn)。近幾年，已經(jīng)有一些研究將SAR影像和ETM＋、MODIS等光學(xué)影像結(jié)合起來進(jìn)行水稻識(shí)別，取得了很好的效果［50－51］。但是，對(duì)于SAR影像和光學(xué)影像的融合機(jī)理、數(shù)據(jù)選擇、最佳融合方式等方面并沒有成熟的理論。隨著多參數(shù)雷達(dá)遙感時(shí)代的到來，如何有效地將多波段、多入射角、多極化的雷達(dá)數(shù)據(jù)和各有優(yōu)勢(shì)的光學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，勢(shì)必是水稻識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

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Advances of Rice Recognition by SAR

WANG Song－h(huán)an1，HE Long－h(huán)ua2
（1.College of Transportation，Southeast University，Nanjing210096；2.Nanjing Institute of Geography and Limnology，CAS，Nanjing210008）

Due to its all－weather，all－time，high resolution and non－cloud interference characteristics，Synthetic Aperture Radar（SAR）techniques have unparalleled advantages for rice recognition in China.This article gives a review on the SAR techniques for rice recognition.It summarizes the development history of SAR，describes the parameters and characteristics of SAR sensors used for rice recognition，and analyzes the factors influencing backscattering coefficient based on the backscattering model of rice monitoring.This paper also reviews various methods for rice recognition based on SAR in domestic and abroad.Finally，the paper discusses the prospect in the related fields.

SAR；rice recognition；advances；RADAR remote sensing；rice yield estimation

10.3969／j.issn.1000－3177.2015.02.001

S127

A

1000－3177（2015）138－0003－07

2014－06－05

2014－07－17

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41271418）。

王松寒（1992～），男，碩士研究生，主要從事農(nóng)作物遙感、熱紅外遙感方面的研究。

E－mail：wangsonghan＠qq.com

何隆華（1966～），男，博士，副研究員，主要從事遙感作物監(jiān)測及3S應(yīng)用等。

E－mail：lhhe＠niglas.ac.cn