EOS-4 dual-polarised and Hybrid polarimetric data utilization for field crops and plantation monitoring

在印度潮湿且云雾缭绕的季风季节，从太空观察农作物的生长长期以来一直是一场概率游戏。光学卫星依赖可见光成像，常常会被定义了生长季节的浓雾、霾或连绵不断的降雨所遮蔽。当天空一片灰暗时，来自上方的视野便消失了，让农民和科学家对田间的健康状况一无所知。为了解决这个问题，研究人员转向了一种不同的“眼睛”：雷达。与需要光的照相机不同，雷达发射出看不见的微波脉冲，这些脉冲从地面反射并返回卫星，能够穿透云层和黑暗。这种技术对植物的物理结构及其含水量特别敏感，使其成为即使在天气最恶劣的情况下也能追踪农业的可靠工具。多年来，科学家一直利用这些雷达信号来绘制水稻和其他农作物的地图，但最近的一颗新卫星提供了一种更清晰、更通用的观测地球的方式，有望揭示此前隐藏的植物生长细节。

来自印度遥感与空间科学研究所的一个研究小组最近通过发射 EOS-4 卫星，对这种新的能力进行了测试，该卫星旨在携带先进的雷达仪器。他们的目标是观察这种新数据是否能做得更多，即不仅能识别生长着什么作物，还要了解它能否追踪农田的日常生活——从播种的那一刻起，直到最终收获，甚至监测茶园复杂的多年循环。该研究聚焦于两种截然不同的景观：阿格拉（Agra）平坦且半干旱的平原（那里农民种植水稻和珍珠粟），以及帕兰普尔（Palumpar）多雾的山地茶园。通过将覆盖整个区域的广域扫描与针对特定田块的高分辨率快照相结合，该团队绘制了雷达信号随作物生长、成熟和收获而变化的图谱。

在阿格拉的田间，研究人员在季风季节观察了水稻和珍珠粟。水稻通常种植在淹水的稻田中，呈现出独特的特征。当田间刚被淹没、幼苗刚刚移栽时，雷达信号非常微弱，因为平滑的水面就像一面镜子，将信号反射向远离卫星的方向。随着水稻长高，叶片开始充满空气，信号变得更加强烈，反弹得更加有力。团队发现，通过观察这些随时间的变化，他们可以区分早播、按时播种或晚播的水稻，从而为整个地区的收获计划描绘出一幅清晰的图像。珍珠粟是一种在较干燥条件下茁壮成长的耐旱谷物，表现出不同的模式。随着植物从裸露的土壤生长为茂密的高茎，雷达信号稳步增加，并在作物达到最丰满时达到顶峰。研究人员使用了一个特定的指数（一个基于雷达如何从植物上反弹的计算方法）来追踪这种生长。他们发现，当作物变得郁郁葱葱时，该指数上升；当植物枯萎并被收割，只留下茬口或捆扎的茎秆时，该指数再次下降。这使他们能够精确确定作物何时准备好被切割，以及田间何时变为空置。

为了更详细地了解植物，该团队还使用了卫星的高分辨率模式，可以清晰地看到单个田块。他们采集了地面实物样本，测量植物的重量和高度，并将这些数值与雷达数据进行对比。他们发现，即使在作物非常密集的情况下，新的雷达信号对生物量（即活体植物物质的数量）和叶面积也具有高度敏感性。通过将雷达信号分解为不同类型的反射，他们可以分辨出：平滑的收割后田面、信号撞击地面后再撞击垂直茎秆时产生的“双跳”反射，以及信号散射在茂密的叶冠中时产生的“体积”反射。这种细节水平意味着他们不仅能看到那里有作物，还能估算其产量和健康状况，而无需踏入田间一步。

研究还将注意力转向了帕兰普尔的茶园，这是一种行为模式与一年生谷物截然不同的作物。茶是一种多年生植物，这意味着它年复一年地生长，其价值取决于采摘最嫩叶片和芽苞的时机。研究人员发现，雷达可以检测到茶树修剪的具体时刻以及叶片采摘的时机。当茶树被修剪时，雷达察觉到了植物结构的改变；随着新叶长出，信号再次发生偏移。他们观察到，茶园中的遮荫树营造了一种持续的信号，但茶树本身会根据其是在被采摘还是处于冬季休眠期而显示出明显的差异。数据揭示了及时的采摘和修剪会在雷达回波中产生特定的模式，从而实现了即使在传统观测几乎不可能实现的季风暴雨期间，也能对这些经济阶段进行监测。

研究结果表明，这套新的卫星系统是管理那些天气常会遮蔽视线的地区的强大工具。它证明了自己能够精准地区分不同类型的作物，追踪其生长阶段，并估算其物理状况。能够穿透云雾和浓雾意味着农民和规划者可以基于实时数据而非凭感觉进行决策。虽然本研究侧重于水稻、珍珠粟和茶叶，但此处开发的方法指向了一个未来：雷达可以监测各种各样的作物和种植园，无论上方天气如何，都能为粮食供应提供持续、可靠的观测。