基于SAR的玉米留茬方式识别方法、装置和介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于SAR的玉米留茬方式识别方法、装置和介质，该方法包括：获取作业区Sentinel

【技术实现步骤摘要】
基于SAR的玉米留茬方式识别方法、装置和介质


[0001]本专利技术涉及农业信息化
，尤其涉及一种基于SAR的玉米留茬方式识别方法、装置和介质。

技术介绍

[0002]留茬免耕作为保护性耕作技术的关键技术之一，能够有效减少水土流失，降低土壤表面风蚀和水蚀的影响，有助于改善土壤质量，增加土壤有机质含量。不同留茬方式对土地保护的效果有一定差异，其所适用的区域也不尽相同。因此，快速、准确地获取留茬方式的分布状况为及时准确了解保护性耕作实施情况及评估提供数据基础。由于遥感技术能为农业监测快速有效地提供大面积信息，因此，近年来国内外学者也积极应用遥感技术进行留茬的监测。
[0003]研究者首先利用光学遥感数据，所用数据源涵盖了光学遥感卫星数据、地面高光谱数据和先进星载热发射和反射辐射仪(ASTER)等。在光学遥感中，作物留茬的光谱特性易受作物类型、品种、水分含量和纤维素含量等多种因素的影响。因此，国内外学者在研究留茬光谱特性的同时，还尝试构建各种留茬监测指数进行作物留茬监测。然而，光学遥感指数容易收到土壤水分、地物阴影等因素的影响，且光学遥本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SAR的玉米留茬方式识别方法，其特征在于，包括：根据星载SAR遥感数据，获取作业区的总体后向散射系数；基于稀疏留茬地表结构数学表达，构建适用于留茬散射特性分析的单体散射模型，以分析留茬后向散射特性；构建留茬覆盖区总后向散射模型，从所述作业区的总体后向散射系数去除土壤散射贡献，分离出留茬后向散射系数；根据总后向散射量与留茬方式之间的关系，构建新型雷达指数，结合留茬层散射贡献和SAR纹理，组成留茬方式的识别特征集，并对识别特征集进行特征优选；基于深度学习框架设计1D CNN神经网络结构，使用经训练的1D CNN神经网络模型对留茬方式进行识别，从而得到整个作业区留茬方式的分布信息。2.根据权利要求1所述的基于SAR的玉米留茬方式识别方法，其特征在于，基于稀疏留茬地表结构数学表达，构建适用于留茬散射特性分析的单体散射模型，分析留茬后向散射特性，包括：将稀疏留茬地表近似为周期信号，将玉米留茬分为两部分：玉米秆茬、地面覆盖的玉米叶片，其中，将玉米秆茬近似为细长的圆柱体，地表覆盖玉米叶片按面积近似为若干随机分布的介电椭圆片，进而建立单散射体散射模型，分析不同玉米留茬方式下留茬微波后向散射特性。3.根据权利要求1所述的基于SAR的玉米留茬方式识别方法，其特征在于，构建留茬覆盖区总后向散射模型，从所述作业区的总体后向散射系数去除土壤散射贡献，分离出留茬后向散射系数，包括根据下式确定留茬的后向散射系数：其中，和分别表示雷达接收的总后向...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俐，谢小曼，黄健熙，许佳薇，蒋朝为，白铁成，苗双喜，张迁迁，
申请(专利权)人：塔里木大学，
类型：发明
国别省市：