基于HJ-1A-HSI数据及PROSAIL模型的苹果冠层参数定量反演
发布时间：2021-05-26 15:06
作物叶绿素含量是反映其光合能力以及自身生长发育情况的重要指标。叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）是估算绿色植物地表覆盖度、预测作物生长趋势和产量的重要依据。传统获取植被叶绿素与叶面积指数的方法普遍费时、费力,且难以满足大面积监测的需要;而利用高光谱分辨率影像数据,采用物理辐射传输模型方法,可实现大范围植被生化参数估测的目的,提高光谱定量反演植被参数的精度,对作物的长势预测、施肥调控与产量评估等具有重要意义。本文以山东省栖霞市为研究区,采用PROSAIL辐射传输模型,在HJ-1A-HSI数据结合采样点实测数据的支持下,对苹果冠层叶绿素含量及叶面积指数进行反演研究,以期为监测苹果树叶绿素含量与LAI,从而为监测果树长势与产量提供一种方法。主要研究结果如下:（1）研究了基于HJ-1A-HSI数据的苹果树冠层反射率反演。对影像数据先后进行了数据读取、绝对辐射亮度值转换、条带去除、大气校正、几何精校正以及研究区域裁剪,提取出了34个样点的植被光谱曲线。将实测的样点反射率数据重采样至影像,与预处理前后的影像数据同时进行拟合分析。预处理后的光谱曲线与实测冠层光谱曲线走势基本一致,决...
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
符号说明
中文摘要
Abstract
1 前言
1.1 研究目的与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 高光谱遥感研究进展
1.2.2 遥感反演LAI研究进展
1.2.3 遥感反演叶绿素含量研究进展
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 材料与方法
2.1 研究区概况
2.1.1 研究区基本情况
2.1.2 研究区范围
2.2 实验数据获取与处理
2.2.1 样本采集
2.2.2 冠层光谱数据获取
2.2.3 LAI数据获取
2.2.4 叶片面积数据获取
2.2.5 叶片等效水厚度与干物质含量数据获取
2.2.6 叶绿素及类胡萝卜素数据获取
2.2.7 实测的模型输入参数
2.3 HJ-1A星HSI数据获取与预处理
2.3.1 HJ星数据简介
2.3.2 HSI数据及基础数据获取
2.3.3 HSI影像预处理
2.4 PROSAIL模型反演原理与方法
2.4.1 PROSAIL模型简介
2.4.2 PROSAIL模型参数输入方法
2.4.3 PROSAIL模型反演苹果冠层参数方法
2.5 结果精度评价方法
2.5.1 反演反射率精度评价方法
2.5.2 冠层参数反演结果精度评价方法
3 结果与分析
3.1 HSI影像反演反射率与精度
3.1.1 HSI影像反射率反演
3.1.2 HSI影像反演反射率精度评价
3.2 苹果冠层模拟反射率
3.3 PROSAIL模型参数敏感性分析
3.4 基于PROSAIL模型的苹果冠层参数反演
3.4.1 模型输入参数确定与查找表的建立
3.4.2 LAI与冠层叶绿素含量的反演
4 结论
5 研究特色与展望
5.1 研究特色
5.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表论文与参与课题情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Geosail模型和SVR算法的叶面积指数遥感反演[J]. 杨维,张学霞,赵静瑶. 中国水土保持科学. 2018(06)
[2]基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林分冠层反射率模拟研究[J]. 曾琪,余坤勇,姚雄,郑文英,张今朝,艾婧文,刘健. 植物科学学报. 2017(05)
[3]棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性[J]. 楚万林,齐雁冰,常庆瑞,蒲洁. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2016(09)
[4]基于高分一号数据的PROSAIL模型叶面积指数反演[J]. 叶舒,范文义,孟庆岩. 森林工程. 2016(04)
[5]冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测[J]. 王晓星,常庆瑞,刘梦云,刘秀英,尚艳. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2016(02)
[6]HJ-1A星HSI数据预处理流程研究[J]. 邱玥,于颖,郭安,冯泽芬,宋张亮. 森林工程. 2015(04)
[7]冠层反射光谱对植被理化参数的全局敏感性分析[J]. 肖艳芳,周德民,宫辉力,赵文吉. 遥感学报. 2015(03)
[8]基于高光谱和HJ-1 CCD的水旱地冬小麦叶绿素含量反演[J]. 王慧琴,冯美臣,李广信,杨武德,任鹏,刘婷婷,郭小丽,高龙梅,李志花,赵佳佳. 山西农业科学. 2014(08)
[9]基于Hyperion影像的玉米冠层叶绿素含量估算[J]. 吴见,侯兰功,王栋. 农业工程学报. 2014(06)
[10]基于经验模型的Hyperion数据植被叶绿素含量反演[J]. 丰明博,牛铮. 国土资源遥感. 2014(01)
博士论文
[1]基于机器学习和辐射传输模型的农作物叶绿素含量高光谱反演模型[D]. 吕杰.中国地质大学(北京) 2012
硕士论文
[1]基于HJ1A-HSI高光谱遥感影像的果园识别研究[D]. 魏宇.山东农业大学 2018
[2]基于PROSAIL模型的半干旱区春小麦生理生态参数反演[D]. 葛丽娟.兰州大学 2018
[3]基于模型模拟和遥感图像的叶绿素含量估算[D]. 舒方.河北师范大学 2018
[4]基于遥感数据的低山丘陵区苹果树冠层叶绿素含量反演[D]. 高璐璐.山东农业大学 2017
[5]基于作物生长模型和遥感数据同化的草地生物量估算方法及应用[D]. 张雪婷.电子科技大学 2017
[6]基于PROSAIL模型的干旱半干旱地区LAI遥感反演建模[D]. 刘天凤.兰州大学 2015
[7]植被遥感识别与叶面积指数反演方法研究[D]. 董洲.安徽大学 2015
[8]基于PROSAIL模型的青海湖流域草地叶面积指数反演[D]. 余金林.青海师范大学 2014
[9]基于HJ-1A卫星高光谱影像的多尺度景观格局提取方法研究[D]. 王文娟.西北大学 2012
[10]基于LandsatTM数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法精度比较[D]. 苗乃哲.西安科技大学 2012
本文编号：3206583
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
符号说明
中文摘要
Abstract
1 前言
1.1 研究目的与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 高光谱遥感研究进展
1.2.2 遥感反演LAI研究进展
1.2.3 遥感反演叶绿素含量研究进展
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 材料与方法
2.1 研究区概况
2.1.1 研究区基本情况
2.1.2 研究区范围
2.2 实验数据获取与处理
2.2.1 样本采集
2.2.2 冠层光谱数据获取
2.2.3 LAI数据获取
2.2.4 叶片面积数据获取
2.2.5 叶片等效水厚度与干物质含量数据获取
2.2.6 叶绿素及类胡萝卜素数据获取
2.2.7 实测的模型输入参数
2.3 HJ-1A星HSI数据获取与预处理
2.3.1 HJ星数据简介
2.3.2 HSI数据及基础数据获取
2.3.3 HSI影像预处理
2.4 PROSAIL模型反演原理与方法
2.4.1 PROSAIL模型简介
2.4.2 PROSAIL模型参数输入方法
2.4.3 PROSAIL模型反演苹果冠层参数方法
2.5 结果精度评价方法
2.5.1 反演反射率精度评价方法
2.5.2 冠层参数反演结果精度评价方法
3 结果与分析
3.1 HSI影像反演反射率与精度
3.1.1 HSI影像反射率反演
3.1.2 HSI影像反演反射率精度评价
3.2 苹果冠层模拟反射率
3.3 PROSAIL模型参数敏感性分析
3.4 基于PROSAIL模型的苹果冠层参数反演
3.4.1 模型输入参数确定与查找表的建立
3.4.2 LAI与冠层叶绿素含量的反演
4 结论
5 研究特色与展望
5.1 研究特色
5.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表论文与参与课题情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Geosail模型和SVR算法的叶面积指数遥感反演[J]. 杨维,张学霞,赵静瑶. 中国水土保持科学. 2018(06)
[2]基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林分冠层反射率模拟研究[J]. 曾琪,余坤勇,姚雄,郑文英,张今朝,艾婧文,刘健. 植物科学学报. 2017(05)
[3]棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性[J]. 楚万林,齐雁冰,常庆瑞,蒲洁. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2016(09)
[4]基于高分一号数据的PROSAIL模型叶面积指数反演[J]. 叶舒,范文义,孟庆岩. 森林工程. 2016(04)
[5]冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测[J]. 王晓星,常庆瑞,刘梦云,刘秀英,尚艳. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2016(02)
[6]HJ-1A星HSI数据预处理流程研究[J]. 邱玥,于颖,郭安,冯泽芬,宋张亮. 森林工程. 2015(04)
[7]冠层反射光谱对植被理化参数的全局敏感性分析[J]. 肖艳芳,周德民,宫辉力,赵文吉. 遥感学报. 2015(03)
[8]基于高光谱和HJ-1 CCD的水旱地冬小麦叶绿素含量反演[J]. 王慧琴,冯美臣,李广信,杨武德,任鹏,刘婷婷,郭小丽,高龙梅,李志花,赵佳佳. 山西农业科学. 2014(08)
[9]基于Hyperion影像的玉米冠层叶绿素含量估算[J]. 吴见,侯兰功,王栋. 农业工程学报. 2014(06)
[10]基于经验模型的Hyperion数据植被叶绿素含量反演[J]. 丰明博,牛铮. 国土资源遥感. 2014(01)
博士论文
[1]基于机器学习和辐射传输模型的农作物叶绿素含量高光谱反演模型[D]. 吕杰.中国地质大学(北京) 2012
硕士论文
[1]基于HJ1A-HSI高光谱遥感影像的果园识别研究[D]. 魏宇.山东农业大学 2018
[2]基于PROSAIL模型的半干旱区春小麦生理生态参数反演[D]. 葛丽娟.兰州大学 2018
[3]基于模型模拟和遥感图像的叶绿素含量估算[D]. 舒方.河北师范大学 2018
[4]基于遥感数据的低山丘陵区苹果树冠层叶绿素含量反演[D]. 高璐璐.山东农业大学 2017
[5]基于作物生长模型和遥感数据同化的草地生物量估算方法及应用[D]. 张雪婷.电子科技大学 2017
[6]基于PROSAIL模型的干旱半干旱地区LAI遥感反演建模[D]. 刘天凤.兰州大学 2015
[7]植被遥感识别与叶面积指数反演方法研究[D]. 董洲.安徽大学 2015
[8]基于PROSAIL模型的青海湖流域草地叶面积指数反演[D]. 余金林.青海师范大学 2014
[9]基于HJ-1A卫星高光谱影像的多尺度景观格局提取方法研究[D]. 王文娟.西北大学 2012
[10]基于LandsatTM数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法精度比较[D]. 苗乃哲.西安科技大学 2012
本文编号：3206583
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