(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111405759.4 (22)申请日 2021.11.24 (71)申请人 电子科技大 学长三角研究院 （湖州） 地址 313000 浙江省湖州市西塞山路819号 科技创新综合体B1幢 (72)发明人 行敏锋　陈林　 (74)专利代理 机构 重庆航图知识产权代理事务 所(普通合伙) 50247 代理人 孙方 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06Q 50/02(2012.01) G01S 13/90(2006.01) (54)发明名称 基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估 算方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于SAR和极化分解的种 植物土壤含水量估算方法及系统， 首先获取SAR 影像数据并进行预处理； 提取相干矩阵T3； 计算 得表征地表散射分量的表面散射矩阵TG以及后 向散射系数； 利用土壤水分估算数据集通过训练 集计算表 面后向散射系数； 模拟表 面后向散射系 数； 利用查找表和最小代价函数策略得到每一个 采样点的土壤含水量； 以及有效粗糙度参数； 最 后估算种植物的土壤含水量。 该方法通过SAR和 极化分解估算种植物土壤含水量， 使用有效粗糙 度参数来表征种植物区的土壤粗糙度， 简化了土 壤含水量求解， 不依赖实测粗糙度参数， 同时使 用极化分解得到地表的后向散射 分量， 避免了植 被散射贡献的影 响， 提高了土壤含 水量估算的准 确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114065643 A 2022.02.18 CN 114065643 A 1.基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 获取SAR影 像数据并进行 预处理， 所述影 像数据为包括种植 植物和土壤图像； 根据影像数据提取相干矩阵T3； 根据相干矩阵T3计算得表征地表散射分量的表面散射矩阵TG； 根据表面散射矩阵TG计算得到地表的V V极化和H H极化的后向散射系数； 构建土壤水分估算数据集， 并确定训练集和 测试集； 通过训练集计算表面后向散射系数； 构建地表散射模型， 通过地表散射模型模拟表面后向散射系数； 构建地表散射模型的查找 表； 基于最小代价 函数策略， 从查找 表中反演得到每一个采样点的土壤含水量； 计算当前采样日期下的有效粗 糙度参数； 根据有效粗糙度参数构建地表散射模型的查找表， 结合观测的后向散射系数与极化分 解方法估算种植物 覆盖地表的土壤含水量。 2.如权利要求1所述的基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算方法， 其特征在 于： 所述训练集是通过获取实测土壤含水量数据来确定的。 3.如权利要求1所述的基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算方法， 其特征在 于： 所述当前采样日期下的有效粗 糙度参数的计算是按照以下步骤来进行的： 计算粗糙度条件下当前采样日期的估算精度； 遍历给定的所有粗糙度参数值， 重复循环， 取估算精度符合预设条件的粗糙度参数作 为当前采样日期下的有效粗 糙度参数。 4.如权利要求1所述的基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算方法， 其特征在 于： 还包括以下步骤： 测试集土壤含水量的估算与精度验证， 具体如下： 对于每一个采样日期， 使用有效粗糙度参数构建地表散射模型的查找表， 在测试集上， 基于极化分解得到的表面后向散射系数与地表散射模型模拟的后向散射系数， 结合最小代 价函数策略， 得到测试集上估算的土壤含水量， 然后与测试集的实测土壤含水量进 行比较， 进行精度验证， 并判定估算精度。 5.如权利要求1所述的基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算方法， 其特征在 于： 还包括以下步骤： 种植物土壤含水量区域 性估算与制图， 具体如下： 对于每一个采样日期， 使用有效粗糙度 参数构建CIEM模型或Dubois模型的后向散射系 数查找表， 然后遍历 影像数据中种植物区域的所有像元， 使用土壤含 水量估算方法， 估算每 个像元的土壤含水量信息， 最终完成种植物区域的土壤含水量估算并进 行土壤含水量区域 制图。 6.如权利要求1所述的基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算方法， 其特征在 于： 所述后向散射系数的计算按照以下步骤进行： 根据采样点经纬度的信息从影 像数据中提取 出各个采样点相干矩阵T3； 使用不同的体散射矩阵从相干矩阵T3中计算得到表面散射对应的极化相干矩阵TG； 基于非负特征值分解方法以及 极化相干矩阵与后向散射系数的转换关系， 按照以下公权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114065643 A 2式计算出表面散射分量对应的后向散射系数： 其中， TG表示极化相干矩阵； TGij为TG的第i行和第j列元 素； 为HH极化和VV极化方式下表面散射分量对应的后向散射系数， 单位为强度。 7.如权利要求1所述的基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算方法， 其特征在 于： 所述有效粗 糙度参数的确定是按照以下步骤进行的： 对于不同的采样日期， 基于不同的粗糙度参数构建地表散射模型， 得到VV极化与HH极 化的后向散射系数查找 表： 在不同粗糙度参数条件下， 不同土壤含水量时模拟裸露地表的VV极化和HH极化的后向 散射系数； 在训练集上， 根据极化分解得到有效表面后向散射系数与地表散射模型模拟的地表后 向散射系 数， 按照以下公式所示的最小代价函数策略， 从查找表中反演得到每一个采样点 的土壤含水量： 其中， 分别表示地表散射模型模拟的VV极化和HH极化的后向散射系 数； 当F取得最小值时， 取此时查找表元素对应的土壤含水量作为该样点的估算土壤含水 量； 计算该粗糙度条件下， 实测土壤含水量与估算土壤含水量之间的均方根误差， 作为当 前采样日期的估算精度； 遍历给定的所有粗糙度参数值， 重复循环， 取精度符合要求的粗糙度参数作为该采样 日期下的有效粗 糙度参数。 8.基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算系统， 包括存储器、 处理器及存储在存 储器上并可在处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现 权利要求1 ‑7任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114065643 A 3