Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2009. В.6. Т.1. С. 81-87

Методика и предварительные результаты совместной обработки данных гиперспектрального и радиолокационного зондирования посевов сельскохозяйственных культур

Б.М. Балтер 1, В.В. Егоров 1, А.П. Калинин 2, И.П. Родионова 3, М.В. Стальная 1
1 Институт космических исследований РАН
2 Институт проблем механики им. А.Ю.Ишлинского РАН
3 Институт химической физики им. Н.Н. Семенова РАН
Рассматриваются вопросы совместной обработки данных авиационного гиперспектрального
и радиолокационного зондирования полей озимой пшеницы, а также данных измерений in situ.
Дается описание полуэмпирических моделей коэффициента спектральной яркости (КСЯ) и
удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) для указанной культуры. Проводится
сравнение результатов, предсказанных на основе предложенных моделей, и данных наземных
измерений КСЯ и УЭПР. Для оценки текущих значений индекса листовой поверхности (LAI) и
параметров модели УЭПР озимой пшеницы используется формализм фильтрации Калмана
Ключевые слова: гиперспектрометр, радар с синтезированной апертурой, коэффициент спектральной яркости, удельная эффективная площадь рассеяния, индекса листовой поверхности, фильтр Калмана
Полный текст

Список литературы:

  1. Saich P., Lewis P., Disney M., Thackrah, G. Comparison of HyMap/E-SAR data with models for optical reflectance and microwave scattering from vegetation canopies // Proc. Int. Symp. Retrieval of Bio- and Geophysical parameters from SAR data for Land Applications. Sheffield Sept. 2001 (ESA SP- 475, Jan. 2000).
  2. Lewis P. Three-dimensional plant modelling for remote sensing simulation studies using the Botanical Plant Modelling System // Agronomie: Agriculture and Environment.1999 V.19, No.3-4. P.185-210.
  3. Ulaby F.T., Allеn G.T., Eger G. III., Kanemasu E. Relating the microwave backscattering coefficient to leaf area index //Rem. Sens. of Env. 1984. V.14. P. 113-133.
  4. Балтер Б.М., Егоров В.В., Калинин А.П. и др. Модели коэффициента спектральной яркости и удельной эффективной площади рассеяния посевов зерновых культур: выбор и адаптация к данным эксперимента. Препринт №888. М.: ИПМ РАН. 2008. 17 с.
  5. Нильсон Т, Кууск А. Приближенные аналитические формулы для расчета коэффициентов спектральной яркости сельскохозяйственной растительности // Исслед. Земли из космоса. 1984. № 5. С. 76-83.
  6. Балтер Б.М., Егоров В.В., Калинин А.П. и др. Исследование применимости фильтра Калмана для обработки данных гиперспектрального и радиолокационного аэрокосмического зондирования Земли. Препринт№ 844. М.: ИПМех РАН. 2007. 16 с.
  7. Oh Yisok, Hong Jin-Young, Lee Sung-Hwa. A simple microwave backscattering model for vegetation canopies // J. of the Korea electromagnetic engineering soc. 2005. V. 5. № 4. P. 183-188.
  8. Ulaby F.T., Sarabandi K., McDonald K. et al. Michigan microwave canopy model // Int. J. Remote Sensing. 1990. V.11. № 7. P. 1223-1253.
  9. Karam M.A., Fung A.K., Lang R.H., Chauhan N.S. A microwave scattering model for layered vegetation // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 1992. V.30. № 4. P. 767-784.
  10. Noon D.A. Stepped-Frequency Radar Design and Signal Processing Enhances Ground Penetrating Radar Performance // A thesis submitted for the degree of Doctor of Philosophy (PhD) of The University of Queensland, 1996. 181 pp.
  11. Балтер Б.М., Егоров В.В., Калинин А.П. и др. Принципы совместной обработки данных гиперспектрального и радиолокационного зондирования сельскохозяйственных угодий. Препринт - 2152 ИКИ РАН, 2009. 27 с.
  12. Gilabert M.A., García-Haro F.J., Meliá J. A Mixture modeling approach to estimate vegetation parameters for heterogeneous canopies in remote sensing // Rem. Sens. of Env, 2000. V.72. P. 328-345.