【摘 要】
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【目的】微波遥感因具有全天时、全天候数据获取的特点，在多云雨的中国南方水稻识别研究中表现出巨大潜力。本研究通过对比Sentinel-1SAR遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据用于水稻遥感制图的效果，分析光学和SAR遥感数据对于单双季稻识别结果的一致性，并探索水稻识别的最优SAR影像特征。【方法】本研究使用Sentinel-1/2卫星数据，基于面向对象的随机森林分类算法和Google Ear
【基金项目】
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国家自然科学基金（42001303,41901380,41801371）； 国家重点研发计划（2019YFE0126700）； 中国科协青年人才托举工程项目（2020QNRC001）； 中央高校基本科研业务费专项基金（2662021JC013,CCNU20QN032）；
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【目的】微波遥感因具有全天时、全天候数据获取的特点，在多云雨的中国南方水稻识别研究中表现出巨大潜力。本研究通过对比Sentinel-1SAR遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据用于水稻遥感制图的效果，分析光学和SAR遥感数据对于单双季稻识别结果的一致性，并探索水稻识别的最优SAR影像特征。【方法】本研究使用Sentinel-1/2卫星数据，基于面向对象的随机森林分类算法和Google Earth Engine平台，提取洞庭湖平原4个典型水稻种植区的单双季稻空间分布。通过比较9种不同传感器和特征组合场景的分类精度和分类结果统计指标，并计算NDVI和SAR特征时序（VH、VV、VH/VV）的R~2和DTW距离，分析识别单双季稻的最优SAR特征，评估光学和SAR遥感数据对于单双季稻识别结果的一致性。【结果】VH、VV和VH/VV时序识别单双季的总体精度分别为90.42%、82.08%和88.33%，而联合VH和VH/VV时序识别单双季稻的总体精度可达91.67%。VH（VH/VV、VV）时序与单双季稻NDVI时序的R~2和DTW距离分别为0.870（0.915、0.986）、4.715（1.896、5.506）（单季稻）和0.597（0.783、0.673）、2.396（1.839、3.441）（双季稻）。较高的R~2和较低的DTW距离说明单双季稻的VH/VV时序与NDVI时序相关度更高，可以较好地反映单双季稻的生长周期规律。同时，VH可以较好地反映单双季稻移栽期的淹水特征。基于光学数据和SAR数据在6个时间窗口的特征（S-2:NDVI、EVI、LSWI;S-1:VH、VH/VV）识别单双季稻的总体精度分别为91.25%和90.00%，识别结果面积相关性可达95.70%。【结论】SAR遥感数据与光学遥感数据水稻识别结果一致性较高。应用Sentinel-1在多云雨区识别单双季稻具有巨大潜力，VH和VH/VV后向散射系数时序是识别水稻的优质特征。研究结果为多云多雨区使用SAR数据进行特征优选以高精度识别单双季稻提供了重要技术支撑。
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