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申请/专利权人：西南大学;重庆地遥科技有限公司

摘要：本发明提出了一种基于海量微波遥感卫星数据的再生稻遥感监测方法，包括以下步骤：S1，获取海量微波遥感卫星数据；S2，对步骤S1中获取的海量微波遥感卫星数据进行处理，得到其分割结果数据；S3，利用步骤S2中的分割结果数据，得到其水稻空间分布结果数据；S4，利用步骤S2中的水稻空间分布结果，得到其再生稻空间分布结果数据。本发明能够根据获取的海量微波遥感卫星数据，不受气候影响，识别出再生稻空间分布结果数据。

主权项：1.一种基于海量微波遥感卫星数据的再生稻遥感监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取海量微波遥感卫星数据；S2，对步骤S1中获取的海量微波遥感卫星数据进行处理，得到其分割结果数据；S3，利用步骤S2中的分割结果数据，得到其水稻空间分布结果数据；S4，利用步骤S2中的水稻空间分布结果，得到其再生稻空间分布结果数据；在步骤S3中利用分割结果数据，得到水稻空间分布结果数据的方法为：利用分割结果数据时间序列、年度最大NDVI和年度最大NDWI进行SPRI计算，得到其水稻空间分布；SPRI的计算方法为： 其中，fD为衡量作物的后向散射动态范围与水稻的接近程度；e为自然底数；v表示通过百分位策略提取的年度最大后向散射强度；w表示通过百分位策略提取的年度最小后向散射强度；D表示后向散射强度差值；p2表示作物生长期内局部最大后向散射强度；p1表示作物生长期内局部最小后向散射强度； 其中，fW为量化作物生长期局部最小后向散射强度与水的接近程度；W为第一自变量，也表示第一概率值；p1表示作物生长期内局部最小后向散射强度；v表示通过百分位策略提取的年度最大后向散射强度；w表示通过百分位策略提取的年度最小后向散射强度； 其中，fV为量化作物生长期局部最大后向散射强度与植被的接近程度；V为第二自变量，也表示第二概率值；p2表示作物生长期内局部最大后向散射强度；w表示通过百分位策略提取的年度最小后向散射强度；v表示通过百分位策略提取的年度最大后向散射强度；SPRI＝fD×fW×fV3.9其中，SPRI表示基于合成孔径雷达的水稻指数；fD为衡量作物的后向散射动态范围与水稻的接近程度；fW为量化作物生长期内局部最小后向散射强度与水的接近程度；fV为量化作物生长期内局部最大后向散射强度与植被的接近程度；在步骤S4中利用水稻空间分布结果，得到再生稻空间分布结果数据的方法为：获取再生稻第一函数fT；利用分割结果数据时间序列与再生稻样本点结合以获取再生稻时间序列曲线，从而确定再生稻第二函数fP；根据再生稻第一函数fT和再生稻第二函数fP得到其SRRI；再利用水稻空间分布结果数据，得到再生稻空间分布结果数据；SRRI的计算方法为： 其中，fT表示用于衡量作物生长周期与实际再生稻再生季平均生长周期的接近程度；e为自然底数；T为作物生长周期； 其中，fP用于衡量作物具有再生稻留茬期特征的概率；P为第三自变量，也表示第三概率值；p0表示作物生长期内局部最小后向散射强度，且该值出现时间晚于p1；p1表示作物生长期内局部最小后向散射强度；p12等于p1和p2上四分位的后向散射强度；p2表示作物生长期内局部最大后向散射强度；SRRI＝fT×fP3.12其中，SRRI表示基于合成孔径雷达的再生稻指数；fT用于衡量作物生长周期与实际再生稻再生季平均生长周期的接近程度；fP用于衡量作物具有再生稻留茬期特征的概率。

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