全书针对我国北方旱地秋收作物主要生长期内云雨雾天气频繁，无法获取足量有效的光学遥感影像，严重制约了农作物遥感监测的准确性和时效性；而合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)虽具有全天候监测地表能力，但现有研究利用星载SAR数行旱地作物分类研究的精度普遍不高等问题，选取我国华北地区的河北省衡水市为典型研究区，利用多波段多源多格式多时相极化SAR数行旱地作物(玉米和棉花等)分类研究，分析SAR系统工作频率、SAR数据获取时相、特征提取、极化分解方法等因素对农作物分类精度的影响，优选适合旱地作物极化SAR分类的波段、特征及时相，旨在为改善旱地作物SAR遥感监测的精度和效率提供参考依据。

本书依据作者承担的中央级公益性科研院所基本科研业务费专项项目“基于多时相极化SAR数据的旱地作物散射机制研究”（No.1610132019010）、“基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究”（IARRP-2017-16）和国家自然科学基金项目（41801290，41531179）的研究成果编著而成。全书针对我国北方旱地秋收作物主要生长期内云雨雾天气频繁，无法获取足量有效的光学遥感影像，严重制约了农作物遥感监测的准确性和时效性；而合成孔径雷达（Syn-thetic Aperture Radar，SAR）虽然具有全天候监测地表能力，但是存在现有研究利用星载SAR数行旱地作物分类研究的精度普遍不高等问题，选取我国华北地区的河北省衡水市为典型研究区，利用多波段多源多格式多时相极化SAR数行旱地作物（玉米和棉花等）分类研究，分析SAR系统工作频率、SAR数据获取时相、特征提取、极化分解方法等因素对农作物分类精度的影响，优选适合旱地作物极化SAR分类的波段、特征及时相，旨在为改善旱地作物SAR遥感监测的精度和效率提供参考依据。全书共分9章，主要内括：①极化SAR农作物分类的研究现状与存在问题分析；②极化SAR工作原理与数据源介绍；③多特征多时相下的极化SAR农作物分类研究；④基于后向散射机制的旱地作物分类研究；⑤基于紧致极化和伪全极化SAR的农作物分类研究；⑥基于极化SAR数据的农用地膜提取；⑦多波段极化SAR数据旱地秋收作物分类：⑧基于GF-3卫星影像的旱地作物分类研究；⑨研究结论与展望。
　　全书具有较强的系统性、创新性和实用性，可供从事农业遥感、雷达遥感、农业农村社会经济调查、地学、生态、环境等领域的科研与技术人员以及高等院校相关专业师生参考使用

王迪，男，1977年出生，副研究员，工学博士，硕士生导师，现任职于中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队。长期从事农业遥感基础与应用研究，开展农作物面积空间抽样理论与技术、基于合成孔径雷达遥感的农作物分类与生物学参数反演研究。先后主持和参与、省部级及其他各类研究项目40余项，以第一或通讯作者在国内外重要学术期刊文50余篇。作为主要参加人获得水利部大禹水利科学技术奖1项。在我国农作物面积遥感监测研究方面获得了丰硕的成果。

第一章 绪论

第一节 研究背景及意义

第二节 国内外研展

一、极化SAR农作物分类特征选取

二、极化SAR农作物分类算法

三、多源多时相SAR农作物分类

四、极化SAR农用地膜分类

五、问题与展望

第三节 研究思路与研究内容

一、研究思路

二、研究内容

第四节 本章小结



第二章 研究区与数据

第一节 研究区概况

第二节 极化SAR数据

一、SAR工作原理

二、SAR图像特征

三、极化SAR基本概念

四、极化SAR数据源

五、极化SAR数据预处理

第三节 农作物物候数据

第四节 地面实测数据

第五节 本章小结



第三章 多特征多时相下的极化SAR农作物分类研究

第一节 绪论

第二节 研究方法

一、研究思路

二、特征提取

三、分类算法

第三节 分类器与分类时相对分类结果的影响

第四节 极化特征对分类的重要性评价

第五节 本章小结



第四章 基于散射机制的旱地作物分类研究

第一节 绪论

第二节 研究方法

一、研究思路

二、典型地物散射信息提取方法

第三节 旱地作物散射机制的定性评价

一、极化响应图

二均散射角和熵

第四节 旱地作物散射机制的定量评价

一、典型旱地作物散射机制变化情况

二、不同旱地作物散射机制对比分析

第五节 基于散射机制的旱地作物分类

第六节 本章小结



第五章 基于紧致极化和伪全极化SAR的农作物分类

第一节 绪论

第二节 研究方法

一、研究区与技术路线

二、紧致极化分解原理

……

第六章 基于TerraSAR．X和RADARSAT-2数据的农用地膜提取

第七章 多波段极化SAR数据的旱地作物分类

第八章 基于GF-3卫星影像的农作物分类

第九章 结论及展望

主要参考文献

附件 主要符号对照表

第一章  绪论

第一节研究背景及意义

农作物分类是农情遥感监测的重要环节，一步开展农作物长势、产量等专题监测的前提(杨邦杰等，2002；田海峰等，2015)。及时、准确地获取农作物类型、面积及空间分布信息，可为农业结构的合理调整提供科学依据，对指导农业生产、合理分配农业资源以及保障国家粮食具有重要意义(唐华俊等，20pan style="font-family:宋体">；史飞飞等，2018)。光学遥感因具有客观、准确、监测范围广、成本低等优点，已广泛应用于农作物分类研究。20世纪80年代以来，国内外众多学者基于光学遥感影像对不同时空尺度和种植结构下的农行了大量的农作物分类与长势监测研究，在理论和方法层面都得到了长足的发展(刘吉凯等，20pan style="font-family:宋体">；谢登峰等，20pan style="font-family:宋体">；Turker et apan style="font-family:宋体">．，201pan style="font-family:宋体">。以往的研究表明。结合农作物的物候信息，光学遥感影像可以准确区分农作物类型和状况。但是，在农作物生长的关键物候阶段，由于受到云雨雾天气的影响，足量、连续、清晰的光学遥感影像常难以获取。受影像的质量和数量所限，农作物面积监测和制图的准确性、时效降低(王迪等，2014)。

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)遥感技术不依赖太阳光成像，也不受天气条件的制约，具有全天时、全天候监测地表信息的能力。早期(1989--200pan style="font-family:宋体">年)的农作物SAR分类研究受到雷挟持术静屠7k名傅用单极化影像作为数据源，可选取的极化方式仅为VV或HH。因此学者们分析不同地物后向散射系数的差异，探究其时域变化特征开展农作物分类研究(Le T0an et apan style="font-family:宋体">．，1989：Aacher et apan style="font-family:宋体">．，1995；Ribbes et apan style="font-family:宋体">．，1999；Shao et apan style="font-family:宋体">．，200pan style="font-family:宋体">，杨沈斌等，2008)。此时基于SAR的农作物分类研究对象单一，大多为水稻，并且仅利用单极化、单频率的信息，分类精度普遍不高年来．机载、星载SAR及其应用发展迅速，为SAR影像的应用提供了数据保障。随着ALOS PALSAR、RADARSAT．2、TerrasAR．X、GF．3等相继发射升空，全极化SAR数据在农业监测中的应用变得更为广泛。全极化SAR(简称极化SAR)，具有4个极化通道，是建立在传统SAR系统上的一种新型SAR系统，通过电磁波不同的发射和接收方式的组合对地行全极化测量。相比单、双极化，全极化数据对目标地物的形状、尺、空间分布和方向更加敏感，能够更全面地刻画观测目标的散射机制从而提供更丰富的地表信息，在农作物分类方面有巨大的应用潜力(孙政等，20pan style="font-family:宋体">；Liu et apan style="font-family:宋体">．，2019)。

遥感在大范围的农情监测中有着不可替代的作用，其中光学遥感受云雨天气影响较大，在作物生长关键期往往无法获得足量清晰的光学遥感影像，严重影响了遥感作物识别的准确性和时效性，而合成孔径雷达能够全天时、全天候对地物目行监测。和光学数据不同。极化SAR数含了目标的散射矩阵、几何结构细节和介电常数信息，对地表植被散射体的几何形状、高度都很敏感，能够弥补光学遥感的不足，在农作物识别和监测中具有优势。

SAR传感器的不断完善和极化SAR图像处理技术的不断发展，基于SAR数据在作物分类识别、土地覆盖／利用等方面的研究也逐渐增多。但依然存在以下不足：其一，当前研究多以识别水稻为主，对于难以识别的旱地作物研究较少；其二，目前对旱地作物识别精度不高均识别精度不足85％；其三，缺乏对不同作物散射机制及其随时相变化的研究，导致分类算法机理性不足，普适性较差。为此，本研究拟开展应用多时相全极化SAR数据的旱地作物识别研……