[目的]直接利用合成孔径雷达(SAR)后向散射系数监测水稻Oryza sativa等南方作物长势的方法易受降雨影响,在时序曲线上易产生大幅波动.研究降低这一影响的方法,以期获得更准确反映水稻长势规律的结果.[方法]以广西省桂平市水稻栽植区为研究对象,采用2018年3?11月共23期Sentinel-1双极化SAR数据,以及同期降雨数据,分析水稻长势在降雨影响下的同向极化(VV)和交叉极化(VH)后向散射系数时序特征,在此基础上提出基于VV和VH后向散射系数组合的改进方法——归一化差分后向散射指数(NDBI),并结合光学卫星影像数据对结果加以验证.[结果]NDBI时序曲线的平均曲率为0.86,低于VV和VH时序曲线的平均曲率(分别为2.90和2.31),表明NDBI时序曲线的变化趋势更为平稳,受降雨不规则波动的影响更小.早、晚2季水稻的NDBI时序曲线具有相似的变化趋势,能够更准确地反映水稻幼苗期、分蘖拔节期、长穗期和结实期各阶段的极化特征,即幼苗期主要以二次反射为主,而从分蘖拔节时期开始到长穗期再到结实期直至收割,体反射和漫反射不断增强,二次散射逐渐减小.[结论]利用NDBI方法降低了降雨对极化特征时序曲线扰动的影响,获得更准确的水稻长势规律.
Sentinel-1 降雨 水稻 极化特征