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摘 要：为实现高原山区现代烟草定量监测，针对贵州高原山区天气多云雨，导致光学数据难以获取，提出一种利用高分辨率合成孔径雷达（SAR）应用于烟草快速监测的方法。结果表明，利用不同地物后向散射特征差异，采用支持向量机分类方法提取烟草种植分布情况，分类总精度达到了85.08%，烟草识别精度达到了78.36%；运用回归分析，将烟草生长参数与后向散射系数建立监测模型，所建立的叶长、叶宽都与HH极化后向散射系数，叶片鲜重与HH、VV极化后向散射系数的模型都能反映其线性回归的耦合关系。表明高分辨率SAR数据为数据源的新型遥感监测手段能提供丰富的高原山区典型地物的后向散射信息，能为现代烟草农业大范围实时遥感监测提供技术支持。
关键词：SAR；后向散射系数；遥感监测；烟草
中图分类号：S572 文章编号：1007-5119（2014）06-0074-06 DOI：10.13496/j.issn.1007-5119.2014.06.015
Abstract： In order to carry out quantitative monitoring of modern tobacco in plateau mountain area， a new method was proposed in which high resolution synthetic aperture radar （SAR） method was applied to rapidly monitor tobacco， since weather in Guizhou plateau is too rainy to obtain optical data. The results showed that the after scattering feature of different ground objects was extracted by difference， and used classification method of SVM to classify ground objects， the accuracy of total classification was 85.08%， and tobacco identification accuracy was 78.36%. Using of regression analysis， the monitoring model between the tobacco growth parameters and the backscattering coefficient was established. The model which was between the leaf length/leaf width and HH polarization backscatter coefficient or leaf fresh weight and HH， VV polarization backscattering coefficients could reflect the linear regression equation. The high resolution SAR data as the data source of the new remote sensing techniques can provide rich backscatter information of typical objects in plateau mountainous area， and provide technical support for modern tobacco agriculture in large-scale and real-time monitoring by remote sensing.
Keywords： SAR； backscattering coefficient； remote sensing monitoring； tobacco
农业是人类社会赖以生存的基本生活资料的来源，是社会分工和国民经济其他部门成为独立的生产部门的前提和进一步发展的基础，也是一切非生产部门存在和发展的基础。遥感作为一门综合性的技术是20世纪60年代提出来的，农业一直是遥感的重要用户之一，农作物的遥感监测和估产一直是一个挑战性的难题[1]。目前更多的研究主要是利用多光谱或是高光谱[2-4]对农作物进行动态监测与估产，而大量的研究表明，利用合成孔径雷达（SAR）数据进行作物遥感监测同样具有良好的效果[5-8]。前人多采用多时相全极化数据，识别精度高，但成本和数据处理量也高，大面积遥感监测难以推行；大多都以平原地区为研究区域，对高原山区的农作物定量监测很少，特别是烟草。及时准确地对烟草的生长状况和种植情况的动态监测，对于该种植区域内的经济、生态双重方面有着极其重要的意义。在研究区内，烟草种植采取轮作形式以保证烟草的正常生长，每年种植的位置会有明显的变化，研究选取2013年8月24日烟草成熟期Terrasar-X双极化为研究数据，探讨X波段双极化SAR数据在高原山区烟草种植情况（既精准识别烟草种植位置）继而对识别烟田进行准确提取，实时有效监测的应用潜力；实现在室内利用计算机技术就能对烟田进行识别，进而进行实时监测。
1 材料与方法
1.1 基地单元概况
研究选取贵州清镇流长现代烟草农业基地单元为研究区，位于106°7′6″E～106°29′37″E，26°24′5″N～26°45′45″N，总面积为489 km2，辖流长、犁倭、红枫湖等3个乡（镇），涉及32个行政村，124个村民组，农业人口11.83万人。研究区种烟历史悠久，于1973年开始种植烤烟，是清镇市主产烟区。主烟区流长乡和犁倭乡为喀斯特高原地貌，地层主要为三叠系下统茅草铺组为主，灰岩与白云岩大量出露，区内受乌江支流三岔河切割的影响，导致地貌组合形态以峰丛洼地、谷底为主；土壤以黄砂壤、黄壤为主，pH 5.5～6.5，呈微酸性，有机质含量丰富；属亚热带季风湿润气候，年平均气温14 ℃，无霜期275 d，年平均降雨量1150.4 mm，年日照时数1433 h。主烟区面积占基地单元的90.26%，土壤条件和气候条件均有利于烤烟生产，主要种植云烟87、云烟85、K326及江南三号等品种。该研究区烟草种植习惯为烟草-小麦（油菜）-玉米-小麦（油菜）两年三熟轮作制。 1.2 Terrasar-X数据与预处理
研究选取德国发射的Terrasar-X卫星，于2013年8月24日获取覆盖研究区的双极化（HH、VV）分辨率为6 m的EEC数据。影像采用WGS84椭球进行了通用横轴墨卡托投影或通用极球面投影，能有效地克服由于地形变形引起的透视收缩现象。
Terrasar-X数据预处理过程包括噪声滤波、几何精校正、地理编码、辐射定标。由于不同滤波器的滤波算法不同，对原始雷达影像进行不同窗口、不同滤波方法的滤波处理。研究尝试Lee、Enhanced Lee、Gamma、Kuan滤波器的3*3、5*5、7*7的窗口，通过对比各种算法，最后选择Frost滤波器的5*5窗口。
1.3 典型地物后向散射系数分析
结合GPS定点样方数据，提取影像中的烟地、玉米地、水稻田、有林地、居民点五类典型地物后向散射系数。居民点主要由建筑物构成，结构和形状使得反射现象增大[9]，HH、VV极化方式下的后向散射系数较其他地物强，HH更为明显，达到-4.75 dB。有林地由灌木或乔木覆盖，较烟草、玉米、水稻，枝干高大、冠层稳定、叶片繁茂，具有植株含水量丰富且在短时间内主要形态结构稳定性高的特点；HH对冠层含水量敏感[10]，反射强且稳定，其后向散射为-6.55 dB。在研究时期中，研究区严重缺水，水稻田中水干涸，土板结裂缝，水稻生长差，秧苗矮小，干旱使得水生植被的下垫面变为陆生植被的下垫面，表现为散射能力低，HH、VV极化后向散射系数小，分别为-7.09 dB、-8.47 dB。玉米高大的枝条结构及其垂直形态和茎干粗细的区
别，使得玉米VV极化散射能力要高于水稻；玉米进入成熟期，穗已成熟，植株的水分减少，叶片披垂，颜色由深绿色逐渐变为黄绿色，同期烟草处于成熟期，烟株开始现蕾，下部叶逐渐衰老，叶片由下而上落黄成熟后，被烟农打掉，上层叶子叶片大，含水量丰富，颜色为深绿色，使得玉米HH极化散射能力要低于烟草。
1.4 烟草后向散射系数分析
提取SAR影像上的10个样方内烟草后向散射系数，计算双极化下后向散射系数平均值如图1所示。由图1可见，烟草在本研究时期内HH极化散射能力大于VV极化散射能力。这是由于烟草处于成熟期，烟草植株所有的养料、水分供上部叶子的生长，上部叶片生长旺盛、大叶片含水量丰富，HH极化对冠层的含水量敏感，极化反射强，加上叶面有光泽，加大了HH极化的反射；成熟期叶片完全张开，叶片宽大冠层密集，植株冠层直接减少了VV极化的穿透能力，减小体散射；烟草成熟期叶片下垂，自然弯曲呈弓形，叶边下卷，茎叶角度增大，同样增大了HH极化的散射强度。因此，HH极化强度大于VV极化强度，表现在HH极化后向散射系数高于VV极化后向散射系数且高于0.55～1.03。
3 讨 论
邵芸等[18]利用高分辨率的SAR数据运用于水稻的面积识别，其精度可以高达90%以上，而在此次研究中，烟草的识别精度为78.36%，而地物分类总精度85.08%。在云南、贵州、四川等高原山区，是烟草种植的重要区域，故在这些区域内进行现代化烟草监测具有重要的意义。在贵州喀斯特地貌突出，地表破碎，耕地分布不集中，为整个研究区域的种植识别带来了困难，使得精度远远低于平原地区。另一方面，前人[6，19-20]在农作物监测上主要是水稻与玉米，而对于烟草后向散射特征研究几乎是一片空白。此次将成像SAR数据运用于烟草，分析烟草后向散射特征，提取烟草种植的精准位置，但在识别精度上，烟草分类精度（PT）<分类总精度（PA），主要原因是玉米与烟草套种以及玉米与烟草生长周期基本同期，使得影像上混合像元现象严重，后向散射特征不明显，难以区分烟草与玉米，导致烟草的识别精度低于其他地物。在农作物监测建模中，针对于多光谱和高光谱主要是用叶面积指数（LAI）与各类遥感植被指数建立模型[21-22]，而对于SAR数据，则是利用后向散射系数与LAI建立模型[23]。不同于水稻、玉米、小麦，烟草的产出就是烟叶，产量多少直接由叶子质量决定，本研究直接采用与叶子质量紧密相关的参数（叶长、叶宽、叶片含水量、叶片鲜重）来进行模型的建立，可以更加直观的反应烟草的产量。由于在烟草灌层中，HH极化能力大于VV，受到外界影响更小，更加稳定，所以在模型的建立中，对于叶长、叶宽而言，HH极化方式优于VV极化方式。叶片鲜重与HH、VV极化方式的拟合度都大于叶长、叶宽的，这是由于叶片鲜重与叶长、叶宽有着密切关系，融合两者特性使得其拟合度增加。
4 结 论
在利用遥感数据参与农作物分类识别和生长建模的研究中，多数研究是以多光谱和高光谱数据为主。此次研究采用高分辨率SAR影像为研究数据，利用SAR影像的不受时间、天气影响的优势，对贵州高原山区烟草进行监测，取得良好效果。在此次研究中，建立的18 m*18 m样方是在标准烟田里，在地块破碎的喀斯特高原山区能建立的样方数量有限，给本文分析结果的客观性带来一定的困难，另一方面，在研究时期研究区内有干旱发生，对数据结果的普适性也带来一定的困难，因此，本文结果还需要更多的数据来验证和完善。但总体来说，此方法为现代烟草农业实现大范围精准实时监测提供新的研究思路。
参考文献
[1] 陈劲松，林珲，邵云. 微波遥感农业应用研究——水稻生长监测[M]. 北京：科学出版社，2010.
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[6] 化国强，肖靖黄，黄晓军，等. 基于全极化SAR数据的玉米后向散射特征分析[J]. 江苏农业科学，2011，39（3）：562-565.
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[8] 张晓倩，刘湘南，谭正. 基于全极化Radarsat-2数据的水稻生物量估算模型[J]. 农业现代化研究，2012，33（2）：249-252.
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[10] 杨沈斌，李秉柏，申双和，等. 基于ENVISAT ASAR数据的水稻遥感监测[J]. 江苏农业学报，2008，24 （1）：33-38.
[11] 惠文华. 基于支持向量机的遥感图像分类方法[J]. 地球科学与环境学报，2006，28（2）：93-96.
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[13] 张云柏. ASAR影像应用于水稻识别和面积测算研究——以江苏宝应县为例[D]. 南京：南京农业大学，2004.
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[15] 贾龙浩，周忠发，李波. 高分辨率SAR在喀斯特山地烟草生长建模中的应用探讨[J]. 中国烟草科学，2013，34（5）：104-107.
[16] 陈磊，范伟，任竹.浅谈星载SAR在冬小麦估测产方面的应用[J]. 农技服务，2013，30（11）：1230-1231.
[17] 李坤，邵云，张风丽. 基于多极化机载合成孔径雷达（SAR）数据的水稻识别[J]. 浙江大学学报，2011，37（2）：181-186.
[18] 邵芸，郭华东，范湘涛，等. 水稻时域散射特征分析及其应用研究[J]. 遥感学报，2001，5（5）：340-344.
[19] 张晓倩. 基于全极化SAR数据的水稻识别与作物参数估算模型[D]. 北京：中国地质大学，2012：32-41.
[20] 张萍萍，申双和，李秉柏，等. 水稻极化散射特征分析及稻田分类方法研究[J]. 江苏农业科学，2006（1）：148-152.
[21] 李开丽，蒋建军，茅荣正，等. 植被叶面积指数遥感监测模型[J]. 生态学报，2005，25（6）：1491-1496.
[22] Peng G， Ruiliang Pu， Biging G S， et al. Estimation of forest leaf area index using vegetation indices derived from hyperspectral data[J]. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing， 2003， 41： 1355-1362.
[23] 申双和，杨沈斌，李秉柏，等. 基于ENVISAT ASAR数据的水稻时域后向散射特征分析[J]. 农业工程学报，2009，25（增刊2）：130-136.
关键词：SAR；后向散射系数；遥感监测；烟草
中图分类号：S572 文章编号：1007-5119（2014）06-0074-06 DOI：10.13496/j.issn.1007-5119.2014.06.015
Abstract： In order to carry out quantitative monitoring of modern tobacco in plateau mountain area， a new method was proposed in which high resolution synthetic aperture radar （SAR） method was applied to rapidly monitor tobacco， since weather in Guizhou plateau is too rainy to obtain optical data. The results showed that the after scattering feature of different ground objects was extracted by difference， and used classification method of SVM to classify ground objects， the accuracy of total classification was 85.08%， and tobacco identification accuracy was 78.36%. Using of regression analysis， the monitoring model between the tobacco growth parameters and the backscattering coefficient was established. The model which was between the leaf length/leaf width and HH polarization backscatter coefficient or leaf fresh weight and HH， VV polarization backscattering coefficients could reflect the linear regression equation. The high resolution SAR data as the data source of the new remote sensing techniques can provide rich backscatter information of typical objects in plateau mountainous area， and provide technical support for modern tobacco agriculture in large-scale and real-time monitoring by remote sensing.
Keywords： SAR； backscattering coefficient； remote sensing monitoring； tobacco
农业是人类社会赖以生存的基本生活资料的来源，是社会分工和国民经济其他部门成为独立的生产部门的前提和进一步发展的基础，也是一切非生产部门存在和发展的基础。遥感作为一门综合性的技术是20世纪60年代提出来的，农业一直是遥感的重要用户之一，农作物的遥感监测和估产一直是一个挑战性的难题[1]。目前更多的研究主要是利用多光谱或是高光谱[2-4]对农作物进行动态监测与估产，而大量的研究表明，利用合成孔径雷达（SAR）数据进行作物遥感监测同样具有良好的效果[5-8]。前人多采用多时相全极化数据，识别精度高，但成本和数据处理量也高，大面积遥感监测难以推行；大多都以平原地区为研究区域，对高原山区的农作物定量监测很少，特别是烟草。及时准确地对烟草的生长状况和种植情况的动态监测，对于该种植区域内的经济、生态双重方面有着极其重要的意义。在研究区内，烟草种植采取轮作形式以保证烟草的正常生长，每年种植的位置会有明显的变化，研究选取2013年8月24日烟草成熟期Terrasar-X双极化为研究数据，探讨X波段双极化SAR数据在高原山区烟草种植情况（既精准识别烟草种植位置）继而对识别烟田进行准确提取，实时有效监测的应用潜力；实现在室内利用计算机技术就能对烟田进行识别，进而进行实时监测。
1 材料与方法
1.1 基地单元概况
研究选取贵州清镇流长现代烟草农业基地单元为研究区，位于106°7′6″E～106°29′37″E，26°24′5″N～26°45′45″N，总面积为489 km2，辖流长、犁倭、红枫湖等3个乡（镇），涉及32个行政村，124个村民组，农业人口11.83万人。研究区种烟历史悠久，于1973年开始种植烤烟，是清镇市主产烟区。主烟区流长乡和犁倭乡为喀斯特高原地貌，地层主要为三叠系下统茅草铺组为主，灰岩与白云岩大量出露，区内受乌江支流三岔河切割的影响，导致地貌组合形态以峰丛洼地、谷底为主；土壤以黄砂壤、黄壤为主，pH 5.5～6.5，呈微酸性，有机质含量丰富；属亚热带季风湿润气候，年平均气温14 ℃，无霜期275 d，年平均降雨量1150.4 mm，年日照时数1433 h。主烟区面积占基地单元的90.26%，土壤条件和气候条件均有利于烤烟生产，主要种植云烟87、云烟85、K326及江南三号等品种。该研究区烟草种植习惯为烟草-小麦（油菜）-玉米-小麦（油菜）两年三熟轮作制。 1.2 Terrasar-X数据与预处理
研究选取德国发射的Terrasar-X卫星，于2013年8月24日获取覆盖研究区的双极化（HH、VV）分辨率为6 m的EEC数据。影像采用WGS84椭球进行了通用横轴墨卡托投影或通用极球面投影，能有效地克服由于地形变形引起的透视收缩现象。
Terrasar-X数据预处理过程包括噪声滤波、几何精校正、地理编码、辐射定标。由于不同滤波器的滤波算法不同，对原始雷达影像进行不同窗口、不同滤波方法的滤波处理。研究尝试Lee、Enhanced Lee、Gamma、Kuan滤波器的3*3、5*5、7*7的窗口，通过对比各种算法，最后选择Frost滤波器的5*5窗口。
1.3 典型地物后向散射系数分析
结合GPS定点样方数据，提取影像中的烟地、玉米地、水稻田、有林地、居民点五类典型地物后向散射系数。居民点主要由建筑物构成，结构和形状使得反射现象增大[9]，HH、VV极化方式下的后向散射系数较其他地物强，HH更为明显，达到-4.75 dB。有林地由灌木或乔木覆盖，较烟草、玉米、水稻，枝干高大、冠层稳定、叶片繁茂，具有植株含水量丰富且在短时间内主要形态结构稳定性高的特点；HH对冠层含水量敏感[10]，反射强且稳定，其后向散射为-6.55 dB。在研究时期中，研究区严重缺水，水稻田中水干涸，土板结裂缝，水稻生长差，秧苗矮小，干旱使得水生植被的下垫面变为陆生植被的下垫面，表现为散射能力低，HH、VV极化后向散射系数小，分别为-7.09 dB、-8.47 dB。玉米高大的枝条结构及其垂直形态和茎干粗细的区
别，使得玉米VV极化散射能力要高于水稻；玉米进入成熟期，穗已成熟，植株的水分减少，叶片披垂，颜色由深绿色逐渐变为黄绿色，同期烟草处于成熟期，烟株开始现蕾，下部叶逐渐衰老，叶片由下而上落黄成熟后，被烟农打掉，上层叶子叶片大，含水量丰富，颜色为深绿色，使得玉米HH极化散射能力要低于烟草。
1.4 烟草后向散射系数分析
提取SAR影像上的10个样方内烟草后向散射系数，计算双极化下后向散射系数平均值如图1所示。由图1可见，烟草在本研究时期内HH极化散射能力大于VV极化散射能力。这是由于烟草处于成熟期，烟草植株所有的养料、水分供上部叶子的生长，上部叶片生长旺盛、大叶片含水量丰富，HH极化对冠层的含水量敏感，极化反射强，加上叶面有光泽，加大了HH极化的反射；成熟期叶片完全张开，叶片宽大冠层密集，植株冠层直接减少了VV极化的穿透能力，减小体散射；烟草成熟期叶片下垂，自然弯曲呈弓形，叶边下卷，茎叶角度增大，同样增大了HH极化的散射强度。因此，HH极化强度大于VV极化强度，表现在HH极化后向散射系数高于VV极化后向散射系数且高于0.55～1.03。
3 讨 论
邵芸等[18]利用高分辨率的SAR数据运用于水稻的面积识别，其精度可以高达90%以上，而在此次研究中，烟草的识别精度为78.36%，而地物分类总精度85.08%。在云南、贵州、四川等高原山区，是烟草种植的重要区域，故在这些区域内进行现代化烟草监测具有重要的意义。在贵州喀斯特地貌突出，地表破碎，耕地分布不集中，为整个研究区域的种植识别带来了困难，使得精度远远低于平原地区。另一方面，前人[6，19-20]在农作物监测上主要是水稻与玉米，而对于烟草后向散射特征研究几乎是一片空白。此次将成像SAR数据运用于烟草，分析烟草后向散射特征，提取烟草种植的精准位置，但在识别精度上，烟草分类精度（PT）<分类总精度（PA），主要原因是玉米与烟草套种以及玉米与烟草生长周期基本同期，使得影像上混合像元现象严重，后向散射特征不明显，难以区分烟草与玉米，导致烟草的识别精度低于其他地物。在农作物监测建模中，针对于多光谱和高光谱主要是用叶面积指数（LAI）与各类遥感植被指数建立模型[21-22]，而对于SAR数据，则是利用后向散射系数与LAI建立模型[23]。不同于水稻、玉米、小麦，烟草的产出就是烟叶，产量多少直接由叶子质量决定，本研究直接采用与叶子质量紧密相关的参数（叶长、叶宽、叶片含水量、叶片鲜重）来进行模型的建立，可以更加直观的反应烟草的产量。由于在烟草灌层中，HH极化能力大于VV，受到外界影响更小，更加稳定，所以在模型的建立中，对于叶长、叶宽而言，HH极化方式优于VV极化方式。叶片鲜重与HH、VV极化方式的拟合度都大于叶长、叶宽的，这是由于叶片鲜重与叶长、叶宽有着密切关系，融合两者特性使得其拟合度增加。
4 结 论
在利用遥感数据参与农作物分类识别和生长建模的研究中，多数研究是以多光谱和高光谱数据为主。此次研究采用高分辨率SAR影像为研究数据，利用SAR影像的不受时间、天气影响的优势，对贵州高原山区烟草进行监测，取得良好效果。在此次研究中，建立的18 m*18 m样方是在标准烟田里，在地块破碎的喀斯特高原山区能建立的样方数量有限，给本文分析结果的客观性带来一定的困难，另一方面，在研究时期研究区内有干旱发生，对数据结果的普适性也带来一定的困难，因此，本文结果还需要更多的数据来验证和完善。但总体来说，此方法为现代烟草农业实现大范围精准实时监测提供新的研究思路。
参考文献
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