[发明专利]基于卫星雷达遥感数据的玉米生物量反演测算方法

摘要

本发明公开了一种基于卫星雷达遥感数据的反演测算方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域，本发明的目的是解决现有利用合成孔径雷达遥感影像在对玉米生物量反演中存在的人为主观因素较强、算法复杂度高与要求较多的实测点信息等缺点，本发明中影像经预处理后，先提取出玉米生物量实地测量点对应的VH和VV极化后向散射系数，通过拟合方式获得水云模型，再将选取出若干个点的玉米生物量带入模型水云中获得若干个VH和VV极化后向散射系数，以此作为样本采用随机森林算法进行训练，从而得到特征矩阵和标签值映射关系的回归模型，之后只需将待测点的VH和VV极化后向散射系数输入模型中即可测算出该测量点玉米生物量。

主权项

1.一种基于卫星雷达遥感数据的玉米生物量反演测算方法，具体步骤如下：步骤一、影像预处理：获取到的高分辨率合成孔径雷达遥感影像是单视复数据的一级原始数据，首先对单视复数据进行多视处理，再进行极化滤波处理，接下来对该影像进行辐射定标与地理编码，然后对处理好的遥感图像进行图像剪裁选取需要的图像区域；步骤二、在获取到的遥感影像上对实际测量的各个点分别提取VV和VH极化的后向散射系数及对应的生物量，通过拟合方式获得拟合参数，构建水云模型；所述的水云模型展开式为：其中，A、B、C、D、E1和E2为模型中需拟合的待定系数；L为生物量，θ为雷达入射角；σ⁰为作物冠层的后向散射系数，为植被层的后向散射系数；步骤三、将选取出若干个点的玉米生物量带入模型水云中获得若干个VH和VV极化后向散射系数，以此作为样本采用随机森林算法进行训练使用随机森林算法进行训练，得到回归模型；步骤四、将VH后向散射系数σ^VH和VV后向散射系数σ^VV生成特征矩阵后输入回归模型计算得到最终玉米生物量L。