RSE最新成果|南京农业大学程涛团队整合物候知识+双阶段 SAR 指数!实现10米分辨率单/双季水稻自动精准测绘

图 6. 水稻与其他同期夏粮的 10 天步长归一化植被指数（NDVI）、VH 极化和 VV 极化特征时间序列曲线。水稻包括单季稻和双季稻，种植方式涵盖移栽、水直播和旱直播；第 1 列为冬夏轮作体系下夏粮的时间序列曲线，第 2 列为单季夏粮（冬季休耕）的对应指标，第 3 列为双季夏粮（即双季稻、第一季其他夏粮 + 第二季水稻）的时间序列特征。（EGP：生育初期；PGP：生育盛期；LGP：生育后期）。

图 7.双时相合成孔径雷达指数（DPSI）构建示意图。（a）为用于确定生育初期（EGP）和生育盛期（PGP）时间窗口的水稻归一化植被指数（NDVI）时间序列曲线；（b）展示水稻与其他作物在生育初期和生育盛期的 VV 极化、VH 极化时间序列差异。注：EGP = 生育初期，PGP = 生育盛期。

图 8.基于 2022-2023 年实地调查样本的早稻、晚稻、中稻及其他作物的 VH 极化均。（a、d）、VV 极化均值（b、e）和双时相合成孔径雷达指数（DPSI）（c、f）直方图。

图 9.2022 年中国长江中下游地区夏粮种植强度图。（b）和（c）为（a）中标注的两个子区域放大图；（d）和（e）分别对应（b）和（c）在年序第 207 天的哨兵 2 号（Sentinel-2）假彩色合成影像（近红外 - 红光 - 绿光）。

图 10.2019-2023 年长江中下游地区 10 米分辨率单季稻与双季稻空间分布图。（a）-（e）为连续五年的区域产品；（f）为五年水稻种植频率图；（g）-（j）为（a）中标注的四个子区域放大图。单季稻（SCR）区域空间细节图的背景为生育盛期哨兵 1 号（Sentinel-1）VV 极化影像，单季稻与双季稻（DCR）混合区域的背景为晚稻生育初期哨兵 2 号假彩色合成影像（近红外 - 红光 - 绿光）。

图 11.基于长江中下游地区目视解译样本的 2019-2023 年水稻制图精度。注：SCR、DCR、OC 分别代表单季稻、双季稻和其他地物；三类地物中重复列出总体精度（OA）仅供对比使用。

图 12.本研究生成的 2022 年水稻地图产品与现有水稻产品（DSCR-CN）的差异对比。（b）-（f）为（a）中标注子区域的差异图放大图；（g）-（k）和（l）-（p）分别对应（b）-（f）的本研究结果与 DSCR-CN 产品结果。SCR：单季稻，DCR：双季稻，NR：非水稻；DCR-NR 表示本研究分类为双季稻但 DSCR-CN 分类为非水稻的像元，NR-DCR 则相反；DCR-SCR/SCR-NR 包含两类情况：本研究分类为双季稻但 DSCR-CN 分类为单季稻的像元、本研究分类为单季稻但 DSCR-CN 分类为非水稻的像元，SCR-DCR/NR-SCR 则相反；SCR-SCR/DCR-DCR 表示两类产品中均分类为单季稻或双季稻的像元。

图 13.中国遂宁（第 1 行）、如皋（第 2 行）、监利（第 3 行）、湘阴（第 4 行）、余干（第 5 行）选定子区域的水稻地图对比。包括 SPRI 方法（第 2 列）、Rice-Sentinel 方法（第 3 列）、POSTAR 方法（第 4 列）与本研究方法（第 5 列）的结果。第 1-3 行的底图为单季稻生育盛期哨兵 1 号 VV 极化中值合成影像，第 4-5 行的底图为双季稻 “双抢” 时期哨兵 2 号中值合成假彩色影像。

图 14.现有水稻产品与本研究方法生成的水稻地图对比。（a）（c）（e）为现有产品，（b）（d）（f）（h）为本研究结果，对应 1 号测试区（a）（b）、2 号测试区（c）（d）、3 号测试区（e）（f）和 4 号测试区（g）（h）。a1、a2 为（a）中标注的两个子区域水稻图，b1-h2 分别为（b）-（h）的对应子区域结果。注：4 号测试区无高质量参考水稻产品。SCR：单季稻；DCR：双季稻；TCR：三季稻。

图 15.2022-2023 年基于迁移随机森林（RF）模型的不同时间步长早稻、中稻、晚稻分类精度。浅蓝色填充矩形代表水稻制图的最早时间节点，黑色虚线表示饱和精度。