本文主要探討了使用合成孔徑雷達來監測作物狀況的方法。

當前有一項正在進行的研究，目標是開發一種基于SAR的植被指數(SAR VI)，該研究強調了將SAR估計的作物狀況與歸一化差異植被指數(NDVI)操作相結合的重要性。

此外，文章還提到了加拿大農業和農業食品部開發的另一種方法。這種方法強調了將SAR數據與光學圖像相結合的優勢。

同時，文章也提到了加拿大作物狀況評估計劃(CCAP)，該計劃會定期比較當前條件與歷史正常條件，并提供每星期一個NDVI數據點。

最后，文章介紹了一些相關的技術和數據來源，如RADARSAT-2和Sentinel-1。

總的來說，這篇文章詳細介紹了使用SAR監測作物狀況的各種策略和方法。

結合雷達數據與光學圖像

將雷達數據與光學圖像相結合在作物狀況評估監測中有許多優點：

首先，雷達數據和光學圖像提供了不同類型的信息。光學圖像主要反映葉片的色素和結構，而雷達數據則可以提供作物的生物物理參數估計，例如葉面積和生物量。

因此，通過結合使用這兩種數據，我們可以得到對作物狀況更全面的認識。

其次，通過結合雷達數據和光學圖像，我們可以利用來自多個不同來源的數據，以獲得更準確和可靠的作物狀況評估結果。

這也可以幫助我們減少由于數據丟失或云覆蓋造成的影響。 再者，光學圖像每天都可以提供新的數據，而雷達數據則可以提供高空間分辨率的數據。

這意味著，通過結合使用這兩種數據，我們可以在更小的空間范圍內進行作物狀況評估，以便更好地了解田塊級別的作物情況。

最后，由于光學圖像已經被用于作物狀況評估數十年之久，因此現有大量可靠的歷史數據可供參考。

將雷達估計的作物狀況融入到這些已有的光學圖像評估系統中，我們就可以進行作物狀況的長期監控并進行對比，這將有助于我們更好地了解作物的發展趨勢。

歸一化差異植被指數(NDVI)

NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)，即歸一化差異植被指數，是通過測量紅外光和紅光的反射率的比例來計算得出的。

具體的計算公式為：(NIR - Red) / (NIR + Red)，其中，NIR代表紅外光的反射率，Red代表紅光的反射率。

NDVI的值范圍在-1到1之間，值越高，表示植被覆蓋越密集，生產力也更高。

因此，NDVI可以作為衡量作物生產力的一個重要指標，與諸如葉面積指數、葉綠素含量和生物量等生產力參數有著緊密的關聯。

監測NDVI的變化可以幫助我們評估作物的生長狀況。

例如，如果作物生長良好，植被覆蓋率就會很高，這時NDVI值也會相應地較高；反之，若作物生長狀況不佳，植被覆蓋率就會降低，NDVI值也會下降。

因此，通過持續跟蹤NDVI的變化情況，我們能夠及時發現作物的生長異常，并根據需要采取相應的管理措施，以維護甚至提高作物的生產力。

審核編輯：劉清