Сборник тезисов докладов шестнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, ИКИ РАН, 2018 год

(http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf)

Использование разновременных поляриметрических данных RADARSAT-2 для мониторинга развития сельскохозяйственных культур

Созонтова А.А. (1), Балдина Е.А. (1), Трошко К.А. (1), Тутубалина О.В. (1)
(1) МГУ имени М.В. Ломоносова Географический факультет, Москва, Россия
Сельское хозяйство — одна из первых отраслей, в которой использование методов дистанционного зондирования (ДЗ) нашло свое применение. Сильным преимуществом ДЗ из космоса, помимо достоверности и актуальности, является его систематичность, что очень важно для решения проблем рационального использования земель и максимизации урожая. При мониторинге состояния сельскохозяйственных культур используют практически все виды космических снимков, однако наиболее распространенными стали многозональные в оптическом диапазоне, охватывающие отражение растительного покрова в наиболее информативных участках спектра и получаемые со множества космических съемочных систем. Но их систематичность оказалась спорной, поскольку для используемых длин волн облачный покров планеты не является прозрачным. Это ограничение может быть устранено использованием радиолокационных (РЛ) данных, на получение которых не влияют облачность и наличие освещения, что позволяет соблюдать регулярность съемки. Кроме того, РЛ съемка чувствительна к диэлектрическим (как содержание воды или биомасса) и геометрическим (структура растения и растительного покрова) свойствам культур [Riedel, Eckardt, 2014].
РЛ данные в силу своих особенностей остаются менее эффективными в сравнении с оптическими в сельском хозяйстве, однако их применимость возрастает с увеличением количества дат съемки, поляризаций съемки и частот. Канадский спутник RADARSAT-2 предоставляет одну из редких возможностей получать РЛ данные в С-диапазоне во всех поляризациях с заданной периодичностью в 24 дня. Данное исследование посвящено возможностям использования разновременных поляриметрических радиолокационных данных в летний период 2014 года для оценки состояния сельскохозяйственных культур на примере полей в дельте реки Волги.
Полный набор поляризаций позволяет извлекать из данных информацию о механизмах рассеяния при помощи разложения обратных сигналов на однократное, двойное и объемное отражения. Изменение механизмов рассеяния у различных культур во времени позволяет определить индивидуальный ход сигналов для каждой культуры. Это дает возможность отслеживать изменения в развитии культур в течение вегетационного периода и идентифицировать (классифицировать) культуры. Анализ временных графиков типов обратного рассеяния для сельскохозяйственных культур показал, что для большинства культур ход и значения сигналов различных типов рассеяния индивидуальны; это позволило предположить, что классификация таких данных может дать значимые результаты. Результаты классификации на основе разновременной поляриметрической декомпозиции подтвердили предположение и имели относительно высокий процент достоверности, сопоставимый с достоверностью классификаций по оптическим снимкам (выше 80-85%) [Shang, 2009].
Различимость графиков отражений обратного рассеяния для различных культур и высокая достоверность классификации показали перспективность использования таких данных в сельскохозяйственном мониторинге. Однако необходимость интерпретации графиков и декомпозиций требует привлечения полевых описаний или оптических данных, что осложняет возможность использования радиолокационных данных как самостоятельного продукта.
Riedel T., Eckardt R. Agricultural Applications with SAR Data // SAR EDU remote sensing education initiative, 2014. — 159 c.
Shang J. Application of Multi-Frequency Synthetic Aperture Radar (SAR) in Crop Classification / J. Shang, H. McNairn, C. Champagne, X. Jiao // Advances in Geoscience and Remote Sensing, 2009. — p. 557–568.

Ключевые слова: дельта Волги, радиолокационные данные, поляриметрическая декомпозиция, классификация данных, RADARSAT-2, разновременные данные, механизмы рассеяния, сельское хозяйство, сельскохозяйственные культуры
Литература:
  1. Riedel T., Eckardt R. Agricultural Applications with SAR Data // SAR EDU remote sensing education initiative, 2014. — 159 c.
  2. Shang J. Application of Multi-Frequency Synthetic Aperture Radar (SAR) in Crop Classification / J. Shang, H. McNairn, C. Champagne, X. Jiao // Advances in Geoscience and Remote Sensing, 2009. — p. 557–568.

Презентация доклада

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

436