近日，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所智慧农业创新团队受邀发表农业合成孔径雷达定量遥感综述，该文章全面系统地梳理了作物参数合成孔径雷达反演研究进展，回顾了当前研究现状，点明现存问题并提出未来研究方向。相关研究成果发表在《IEEE地球科学与遥感杂志（IEEE geoscience and remote sensing magazine）》上。
作物冠层参数可反映作物生长状况和趋势，是联系遥感特征和作物产量的重要参数。光学遥感易受云雨天气影响，难以获取有效遥感数据源。合成孔径雷达技术能在各种气象条件下获取目标地物散射信息，为作物冠层信息的及时获取提供数据保障。
该研究梳理了现有研究相关的关键合成孔径雷达特征和作物冠层参数，并总结了冠层参数反演精度的影响因素，将反演模型分为经验模型、半经验模型和机理模型，详细阐述各模型的原理、优缺点与发展趋势。同时讨论了现有研究存在的问题，并展望未来发展方向。该研究发现，作物生长过程具有人工属性，比自然植被生长过程更复杂，将雷达遥感机理与农学机理深度结合可精确模拟作物微波散射信息。模型构建过程中需重视发展机理模型，探索微波与作物间“真实”关系，协同极化分解技术和机理模型增加合成孔径雷达特征的可解释性。该研究为积极探索融合新兴技术，扩大作物冠层参数反演模型的应用范围提供理论支撑。
该研究得到国家自然科学基金等项目的支持。
原文链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/10699365
