基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法技术

本发明专利技术提供基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，包括：提取作业区倒伏前后的后向散射系数；确定后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；筛选获得后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到作业区的倒伏作物的空间分布信息。本发明专利技术将双时相双极化合成孔径雷达数据提供的主副相位影像进行一次差分与相位解缠，生成作物倒伏前后的相干系数，通过相位差表征作物倒伏前后的形态变化，同时，融合基于空间邻近统计的二阶概率纹理特征监测作物倒伏，抑制后向散射变化特征以及相干系数的噪声干扰，提高在光学数据缺失条件下的作物倒伏监测结果的精度。监测结果的精度。监测结果的精度。

【技术实现步骤摘要】
基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法


[0001]本专利技术涉及农业信息化
，尤其涉及基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法。

技术介绍

[0002]农作物倒伏是常见的农业灾害现象，其严重影响了农作物的正常生长发育，也威胁着粮食安全。随着遥感技术的快速发展，将遥感技术应用于获取农作物受灾信息也是越来越普遍。根据所使用的遥感数据源不同，倒伏作物遥感监测方法可分为光学监测方法与雷达监测方法。
[0003]光学监测方法主要基于倒伏与未倒伏作物在可见光影像中的时空差异规律，构建一系列能够区分二者的敏感指标，这些指标主要包括：光谱、纹理、植被指数及冠层结构特征；使用特征筛选方法，对上述特征进行筛选，得到最优特征。然后基于最有特征结合机器学习或线性回归分类方法，识别作业区倒伏作物和未倒伏作物。虽然已有研究者基于光学数据发展了多种倒伏作物识别的特征及方法，且已取得较好结果，但光学数据易受大气环境干扰，上述方法的应用往往受到限制；其次，“同谱异物”现象的存在使得倒伏与未倒伏作物的辨识度下降，从而降低识别精度。
[0004]雷达监测方法一般通过SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)技术，是一种主动发射微波信号并接收回波信号，生产观测区散射图像的技术。SAR遥感技术不依赖于太阳光照，对大气衰减小，能在任何天气条件下工作，具备全天候对地观测的能力。另外，SAR遥感技术对地表粗糙度、地物几何形状敏感，可提供多波段、多极化和多角度的散射信息，为作物倒伏的监测提供了有力的技术支撑。目前，传统的雷达监测方法主要基于不同极化后向散射系数(VV、VH、HV、HH)在时间序列上的变化进行探测，但这些研究存在以下问题：(1)灾害天气往往伴随着暴雨，加之后向散射系数对于水分敏感，极易导致散射值失真，由此造成倒伏与未倒伏作物的可分性较差；(2)植被的冠层结构较为复杂，散射特征的随机性较强，在后向散射过程中土壤背景、植被、水体等多种要素叠加耦合问题，难以分类倒伏对后向散射的贡献。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法及系统，用以解决现有技术中存在的缺陷。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，包括：
[0007]采集作业区不同倒伏程度的作物样本，获取倒伏前后的双极化合成孔径雷达SAR遥感数据，基于所述双极化SAR遥感数据提取所述作业区倒伏前后的后向散射系数；
[0008]基于所述后向散射系数，确定倒伏前后的后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；
[0009]基于随机森林
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递归特征消除算法，筛选获得所述后向散射变化特征、所述相干系数和所述平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；
[0010]采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到所述作业区的倒伏作物空间分布信息。
[0011]根据本专利技术提供的一种基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，所述采集作业区不同倒伏程度的作物样本，获取倒伏前后的双极化合成孔径雷达SAR遥感数据，基于所述双极化SAR遥感数据提取所述作业区倒伏前后的后向散射系数，包括：
[0012]确定倒伏前作物样本和倒伏后作物样本，获取所述双极化SAR遥感数据中的单视复数Sentinel
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1 SLC影像，对所述Sentinel
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1 SLC影像进行预处理，得到地距多视Sentinel
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1 GRD影像；
[0013]由所述Sentinel
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1 GRD影像分别获取作业区倒伏前VV极化后向散射系数、作业区倒伏前VH极化后向散射系数、作业区倒伏后VV极化后向散射系数和作业区倒伏后VH极化后向散射系数。
[0014]根据本专利技术提供的一种基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，所述基于所述后向散射系数，确定倒伏前后的后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征，包括：
[0015]将所述作业区倒伏前VH极化后向散射系数除以所述作业区倒伏前VV极化后向散射系数，得到倒伏前系数比；
[0016]将所述作业区倒伏后VH极化后向散射系数除以所述作业区倒伏后VV极化后向散射系数，得到倒伏后系数比；
[0017]分别将所述作业区倒伏前VH极化后向散射系数与所述作业区倒伏后VH极化后向散射系数作差，所述作业区倒伏前VV极化后向散射系数与所述作业区倒伏后VV极化后向散射系数作差，以及所述倒伏前系数比与所述倒伏后系数比作差，得到所述后向散射变化特征；
[0018]基于所述后向散射变化特征构建基于二阶概率统计的平均值纹理特征；
[0019]对所述Sentinel
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1 SLC影像进行干涉处理，得到VV极化相干系数和VH极化相干系数，基于所述VV极化相干系数和所述VH极化相干系数中的相位差信息表征作物倒伏前后的形态变化。
[0020]根据本专利技术提供的一种基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，所述基于所述后向散射变化特征构建基于二阶概率统计的平均值纹理特征，包括：
[0021]确定所述Sentinel
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1 SLC影像的二维矩阵，基于所述二维矩阵中最大值和最小值，得到归一化SAR图像值；
[0022]基于所述后向散射变化特征，根据预设方向和预设位移量统计所述归一化SAR图像值的灰度共生矩阵；
[0023]基于优化后的预设邻域窗口，计算所述灰度共生矩阵的平均值纹理特征。
[0024]根据本专利技术提供的一种基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，所述优化后的预设邻域窗口，包括：
[0025]获取所述倒伏前作物样本的平均值纹理特征、所述倒伏后作物样本的平均值纹理特征、所述倒伏前作物样本的协方差矩阵和所述倒伏后作物样本的协方差矩阵；
[0026]基于所述倒伏前作物样本的平均值纹理特征、所述倒伏后作物样本的平均值纹理特征、所述倒伏前作物样本的协方差矩阵和所述倒伏后作物样本的协方差矩阵，采用J
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M距离确定所述优化后的预设邻域窗口；
[0027]其中，所述J
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M距离包括预设可行域，基于纹理特征可分性程度将所述预设可行域依次划分为第一可行域区间、第二可行域区间和第三可行域区间。
[0028]根据本专利技术提供的一种基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，所述对所述Sentinel
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1 SLC影像进行干涉处理，得到VV极化相干系数和VH极化相干系数，包括：
[0029]将倒伏发生前、后的Sentinel
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1 SLC影像所提供的相位信息分别作为相干系数计算的主相位和副相位；
[0030]计算所述主相位和所述副相位同名点的坐标映射关系，将副相位影像按照所述坐标映射关系采样为主相位影像的像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，其特征在于，包括：采集作业区不同倒伏程度的作物样本，获取倒伏前后的双极化合成孔径雷达SAR遥感数据，基于所述双极化SAR遥感数据提取所述作业区倒伏前后的后向散射系数；基于所述后向散射系数，确定倒伏前后的后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；基于随机森林
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递归特征消除算法，筛选获得所述后向散射变化特征、所述相干系数和所述平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到所述作业区的倒伏作物空间分布信息。2.根据权利要求1所述的基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，其特征在于，所述采集作业区不同倒伏程度的作物样本，获取倒伏前后的双极化SAR遥感数据，基于所述双极化SAR遥感数据提取所述作业区倒伏前后的后向散射系数，包括：确定倒伏前作物样本和倒伏后作物样本，获取所述双极化SAR遥感数据中的单视复数Sentinel
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1SLC影像，对所述Sentinel
‑
1SLC影像进行预处理，得到地距多视Sentinel
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1GRD影像；由所述Sentinel
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1GRD影像分别获取作业区倒伏前VV极化后向散射系数、作业区倒伏前VH极化后向散射系数、作业区倒伏后VV极化后向散射系数和作业区倒伏后VH极化后向散射系数。3.根据权利要求2所述的基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，其特征在于，所述基于所述后向散射系数，确定倒伏前后的后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征，包括：将所述作业区倒伏前VH极化后向散射系数除以所述作业区倒伏前VV极化后向散射系数，得到倒伏前系数比；将所述作业区倒伏后VH极化后向散射系数除以所述作业区倒伏后VV极化后向散射系数，得到倒伏后系数比；分别将所述作业区倒伏前VH极化后向散射系数与所述作业区倒伏后VH极化后向散射系数作差，所述作业区倒伏前VV极化后向散射系数与所述作业区倒伏后VV极化后向散射系数作差，以及所述倒伏前系数比与所述倒伏后系数比作差，得到所述后向散射变化特征；基于所述后向散射变化特征构建基于二阶概率统计的平均值纹理特征；对所述Sentinel
‑
1SLC影像进行干涉处理，得到VV极化相干系数和VH极化相干系数，基于所述VV极化相干系数和所述VH极化相干系数中的相位差信息表征作物倒伏前后的形态变化。4.根据权利要求3所述的基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，其特征在于，所述基于所述后向散射变化特征构建基于二阶概率统计的平均值纹理特征，包括：确定所述Sentinel
‑
1SLC影像的二维矩阵，基于所述二维矩阵中最大值和最小值，得到归一化SAR图像值；基于所述后向散射变化特征，根据预设方向和预设位移量统计所述归一化SAR图像值的灰度共生矩阵；基于优化后的预设邻域窗口，计算所述灰度共生矩阵的平均值纹理特征。
5.根据权利要求4所述的基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，其特征在于，所述优化后的预设邻域窗口，包括：获取所述倒伏前作物样本的平均值纹理特征、所述倒伏后作物样本的平均值纹理特征、所述倒伏前作物样本的协方差矩阵和所述倒伏后作物样本的协方差矩阵；基于所述倒伏前作物样本的平均值纹理特征、所述倒伏后作物样本的平均值纹理特征、所述倒伏前作物样本的协方差矩阵和所述倒伏后作物样本的协方差矩阵，采用J
...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄健熙，官海翔，刘东升，李俐，黄海，李雪草，苏伟，
申请(专利权)人：航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：