摘要：HONG Yujiao, ZHANG Shuo, LI Li. Research Progresses of Crop Growth Monitoring Based on Synthetic Aperture Radar Data[J]. Smart Agr

本文节选自：

洪玉娇, 张硕, 李俐. 基于合成孔径雷达数据的农作物长势监测研究进展[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(1): 46-62.

HONG Yujiao, ZHANG Shuo, LI Li. Research Progresses of Crop Growth Monitoring Based on Synthetic Aperture Radar Data[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(1): 46-62.

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合成孔径雷达监测农作物长势的问题及展望

雷达遥感在农作物长势监测中具有独特的优势。经过几十年的发展，SAR在监测农作物长势方面已经从最初的单极化、单波段数据演化为利用全极化、紧致极化数据，以及结合光学遥感数据进行监测。同时，监测的关键技术也从只依靠后向散射信息扩展到包括后向散射和极化信息为主的监测技术，监测方法也越来越丰富。

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存在的问题

虽然SAR技术在农作物长势监测方面已经取得了一些进展，但实际应用的成熟度还不够高，仍存在一些问题需要解决。

1）基于SAR数据的农作物长势监测方法研究整体较少。与利用光学遥感数据进行农作物长势监测的方法相比，用SAR数据进行农作物长势监测的方法明显相对较少，原因可能是SAR遥感自身固有的不足。其一是SAR仅对地物几何结构和介电常数敏感，而地物的几何结构和介电常数又难以反映作物的长势状况；其二是获取高分辨率SAR数据的成本相对较高，对于研究者来说可能是一个重要的考虑因素；其三是SAR数据处理和解译相对复杂，需要较高的遥感处理技术和计算能力。这对于不具备相关技术或资源的研究者来说可能是一项挑战。

2）微波散射特征挖掘不够，特别是对极化分解参数的长势监测应用研究还有待深入。SAR数据包含了有关地物的丰富信息，包括后向散射强度、极化特性、相位信息等。目前，大量研究将后向散射强度和极化特性应用在农作物长势监测中，却鲜有把相位信息应用在农作物长势监测中的研究。而且极化分解技术作为SAR观测的独特特性，在长势监测领域却未受到充分重视，发展比较缓慢。以往的极化分解参数研究主要侧重于农作物分类和识别，农作物长势监测的应用则是近些年才开始逐渐发展起来。

3）针对农作物长势监测中的雷达植被指数相对较少，其应用尚未得到充分发挥。与光学遥感中已经确立的光学植被指数类似，从SAR数据得出的雷达植被指数可作为作物生长监测的一种替代方法。RVI是衡量植被散射过程中随机性的一种度量指标。研究表明，它对于入射角和环境条件的敏感性较低，可用于推测植被的含水量和生物量等长势参数。与光学植被指数相比，目前应用到农作物长势监测中的RVI相对较少，主要有CpRVI、DpRVI、RVIkim、RVIvv、GRVI。此外，利用RVI来监测农作物长势的研究主要集中在国外，国内的相关研究较少，其应用也未得到充分发挥。

4）基于SAR散射强度的农作物长势监测主要采用经验模型，难以推广到不同地区和类型的农作物上。经验模型具有简单的理论基础和易于实现的优点，但对实际测量数据的要求较高，受外界影响因素较大。且经验模型往往只适用于特定的场景，难以推广到不同类型和地区的农作物，这种限制的存在使得基于SAR散射强度的技术无法有效发挥其在农作物长势监测方面的潜力。

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展望

随着星载SAR技术的发展，SAR技术在农作物长势监测方面越来越成熟。未来，需要从以下几个方面进行深入研究和改进。

第一，针对SAR数据在农作物长势监测中的应用，未来的研究可以集中在微波散射特征（如后向散射强度和相位信息）的更深入挖掘上。后向散射强度与作物的健康状况有关。健康的作物通常具有更高的后向散射强度；相位信息对于检测土壤湿度和土壤类型等与作物生长密切相关的参数非常重要；对这些特征进行挖掘可以进一步提高SAR技术监测农作物长势的精度。

第二，深化对SAR极化分解参数的研究。利用SAR极化分解参数进行长势监测研究是一个潜力较大的领域，通过极化分解提取的特征参数，可以更准确地捕捉农作物的生长特征，包括作物结构、叶片方向和湿度等，因此未来的研究可以探索如何利用SAR极化分解参数来改进农作物长势监测的精度和可靠性。

第三，进一步发展和优化雷达植被指数。传统的NDVI等植被指数基于光学遥感数据，对云遮挡和夜间观测存在局限性。而基于SAR数据的RVI不受天气和时间限制，可以提供连续的农作物长势监测信息，且可以推测植被的含水量和生物量等长势参数，因此，未来的研究可以进一步发展和优化RVI。

第四，加强对散射模型的研究。不同农作物在SAR图像中的散射特征各不相同，因此需要开展更深入的研究，以建立针对不同农作物的精确模型，克服经验模型的局限性。通过分析和比较不同模型的效果，可以选出最适合特定地区和农作物类型的模型，从而提高农作物长势监测的准确性。

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