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基于小波变换的冬小麦冻害高光谱特征提取及其监测

发布时间:2020-12-09 23:28
  本试验以冬小麦(临麦7006)为研究对象,利用制冷设备对冬小麦拔节期进行冻害胁迫试验,测定冻后5天、10天、20天和35天冻害光谱反射率以及农学参数,分析其变化规律,利用小波变换处理方法对冠层光谱进行处理并提取小波能量系数,运用偏最小二乘法(PLSR)分析方法构建冠层光谱与主要农学参数的定量监测模型。结果表明:1.不同冻害处理后,冬小麦冠层光谱曲线的变化趋势基本一致。在冻害初期,可见光波段变化不明显,近红外波段反射率均有较大提升。但随着时间的推移,近红外区域波段整体的变化趋势很大,出现红谷抬升现象。在冻害后期,可见光波段变化趋势趋于平缓,近红外波段虽变化趋势大,但总体趋势的相似度逐渐增加,红谷不明显,绿峰减弱。此外,冻害处理后冠层光谱曲线出现“红边蓝移”现象。2.不同冻害处理后,冬小麦主要农学参数均发生显著变化,呈现降低趋势。总体表现为随着冻害胁迫程度的增加,冻害胁迫天数的延长,受冻害胁迫的试验组与对照组之间的差异逐渐减小。3.冬小麦冠层原始光谱与主要农学参数(SPAD、株高、地上生物量)构建模型,模型精度 R2 为 0.551、0.874、0.777,均方根误差为 3.265、5.1... 

【文章来源】:山西农业大学山西省

【文章页数】:38 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
1 引言
    1.1 高光谱遥感技术研究现状
        1.1.1 高光谱遥感技术的基本原理与特征
        1.1.2 高光谱遥感技术的发展
    1.2 小波变换方法研究现状
        1.2.1 小波变换方法的基本原理与特征
        1.2.2 小波选择的原则
    1.3 国内外冻害遥感监测研究进展
    1.4 研究目的与意义
2 材料与方法
    2.1 试验设计
    2.2 测定指标及方法
        2.2.1 冠层光谱测定
        2.2.2 SPAD的测定
        2.2.3 株高的测量
        2.2.4 地上生物量测定
    2.3 数据处理与分析
        2.3.1 高光谱数据预处理
        2.3.2 高光谱数据的小波变换处理
            2.3.2.1 小波基选取
            2.3.2.2 小波分解层数的确定
            2.3.2.3 小波系数提取
        2.3.3 农学参数数据处理及分析
        2.3.4 冻害定量监测模型的构建与验证
3 结果与分析
    3.1 低温胁迫下冬小麦光谱变化特征分析
        3.1.1 冬小麦冠层原始光谱变化特征
        3.1.2 不同冻害胁迫处理冬小麦冠层光谱变化特征
    3.2 冻害后冬小麦主要农学参数变化规律
        3.2.1 冬小麦SPAD的变化规律
        3.2.2 株高的变化
        3.2.3 地上生物量的变化
    3.3 冬小麦主要农学参数与原始光谱的相关性分析及其模型的建立
        3.3.1 冬小麦冠层原始光谱与SPAD的相关性分析及其模型的建立
        3.3.2 冬小麦冠层原始光谱与株高的相关性分析及其模型的建立
        3.3.3 冬小麦冠层原始光谱与地上生物量的相关性分析及其模型的建立
    3.4 冬小麦主要农学参数与小波能量系数的相关性分析
        3.4.1 冬小麦SPAD与小波能量系数的相关性分析
        3.4.2 冬小麦株高与小波能量系数的相关性分析
        3.4.3 冬小麦地上生物量与小波能量系数的相关性分析
    3.5 冬小麦主要农学参数与小波能量系数估测模型建立与验证
        3.5.1 基于偏最小二乘法模型的最佳因子数确定
            3.5.1.1 冬小麦SPAD含量的最佳因子数确定
            3.5.1.2 冬小麦株高的最佳因子数确定
            3.5.1.3 冬小麦地上生物量的最佳因子数确定
        3.5.2 基于小波能量系数的冬小麦SPAD模型的建立与验证
        3.5.3 基于小波能量系数的冬小麦株高模型的建立与验证
        3.5.4 基于小波能量系数的冬小麦地上生物量模型的建立与验证
4 结论与讨论
    4.1 结论
    4.2 讨论
参考文献
Abstract
致谢



本文编号:2907654

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