基于多角度反射信息估算植物叶片叶绿素含量的新光谱指数研究
发布时间:2021-07-20 02:23
遥感技术以其耗时短、损耗小、效率高等优势,已经被广泛应用于大范围估算植被的生物物理化学参数。叶绿素作为绿色植物的主要色素之一,是植被生物物理化学特征的重要参量,其含量的变化可以用于表征植物的生理变化和生长状态。因此,利用遥感信息准确估算植物叶绿素含量已经成为植被遥感的重要研究内容。在前人的研究中,已经开发出了很多光谱指数,可以对植物叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Content,LCC)进行很好的估算。不同种类的植物,由于其叶片表面结构(粗糙程度、绒毛以及蜡质层等)各不相同,因此,即使是具有相同叶绿素含量的叶片,当从不同的方向进行遥感观测时所获得的反射信息也会有一定差异。实际测量中,由于叶片倾斜角度随机分布,遥感平台在获取反射信息时,进入到传感器的反射信息会来自不同探测角度。而大多数现有的光谱指数都是基于天顶方向或者单一观测角度开发的,未考虑到角度反射信息对估算LCC精度的影响。因此,有必要基于多角度反射数据创建新的光谱指数,以更精确地估算植物叶片叶绿素含量。本研究选取了大叶伞、发财树和核桃树三种植物进行叶片表面微观结构观察和主平面多角度反射信息的测量。结果表明,这三...
【文章来源】:东北师范大学吉林省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:76 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
本研究技术路线图
实验叶片样本(a-e为大叶伞叶片,f-j为核桃树叶片,k-o为发财树叶片,同物种由左到右按照叶绿素含量由大到小依次排列)
11图3实验叶片样本(a-e为红瑞木叶片,f-j为槭树叶片,k-o为杨树叶片,p-t为绿萝叶片,同物种由左到右按照叶绿素含量由大到小依次排列)2.2多角度双向反射测量本研究利用东北师范大学实验室多角度测量系统(NENULGS)测量叶片样本正面的反射光谱,如图4所示。NENULGS系统包括人工光源、光谱仪(美国ASD公司)和角度仪,可以在实验样本的半球方向上的多个角度进行光谱测量[83]。为了探究不同探测角度对叶片表面反射分布的影响,本研究在测量的主平面上从-60°至60°共从12个观测天顶角(-60°、-50°、-40°、-30°、-20°、-10°、0°、10°、20°、30°、50°和60°)进行多角度双向反射探测(数据集I中没有对30°和50°进行测量),其中“-”为前向散射方向,“+”对应后向散射方向。设置固定人工光源的入射天顶角为-40°,由于受系统的几何结构限制,测量结构如图4所
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于地表偏振反射模型的植被冠层偏振反射特性研究[J]. 孙仲秋,赵云升. 激光与光电子学进展. 2016(10)
[2]农作物叶绿素含量遥感估算的研究进展与展望[J]. 徐晋,蒙继华. 遥感技术与应用. 2016(01)
[3]反射光谱法估计小麦叶片表皮蜡质含量的初步研究[J]. 高扬,郭彤,郝留根,胡银岗. 麦类作物学报. 2014(04)
[4]叶片茸毛对叶片反射光谱及高光谱植被指数的影响研究[J]. 葛昊,卢珊,赵云升. 光谱学与光谱分析. 2012(02)
[5]玉米生长期叶片叶绿素含量检测研究[J]. 孙红,李民赞,张彦娥,赵勇,王海华. 光谱学与光谱分析. 2010(09)
[6]水稻叶片叶绿素、类胡萝卜素含量估算的归一化色素指数研究[J]. 王福民,黄敬峰,王秀珍. 光谱学与光谱分析. 2009(04)
[7]烤烟叶片叶绿素含量的测定及其与SPAD值的关系[J]. 曾建敏,姚恒,李天福,欧阳文韬,曹忠祥. 分子植物育种. 2009(01)
[8]农业遥感技术应用现状[J]. 韩秀梅,张建民. 农业与技术. 2006(06)
[9]作物长势遥感监测应用研究现状和展望[J]. 李卫国,李秉柏,王志明,张娅香,黄晓军. 江苏农业科学. 2006(03)
[10]油菜叶绿素与氮含量关系的试验研究[J]. 朱哲燕,鲍一丹,黄敏,冯雷. 浙江大学学报(农业与生命科学版). 2006(02)
博士论文
[1]西北地区冬小麦生长状况高光谱遥感监测研究[D]. 田明璐.西北农林科技大学 2017
[2]玉米生理参数及农田土壤信息高光谱监测模型研究[D]. 刘秀英.西北农林科技大学 2016
[3]基于高光谱的半干旱区作物水分胁迫及其生理参数监测模型研究[D]. 王小平.兰州大学 2014
硕士论文
[1]异面叶植物水分含量估算[D]. 尤文强.东北师范大学 2018
[2]植物叶片正反面对叶绿素遥感估算的影响[D]. 陆星彤.东北师范大学 2015
[3]叶绿素密度遥感反演与冬小麦单产估算研究[D]. 张苏.西安科技大学 2014
本文编号:3291931
【文章来源】:东北师范大学吉林省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:76 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
本研究技术路线图
实验叶片样本(a-e为大叶伞叶片,f-j为核桃树叶片,k-o为发财树叶片,同物种由左到右按照叶绿素含量由大到小依次排列)
11图3实验叶片样本(a-e为红瑞木叶片,f-j为槭树叶片,k-o为杨树叶片,p-t为绿萝叶片,同物种由左到右按照叶绿素含量由大到小依次排列)2.2多角度双向反射测量本研究利用东北师范大学实验室多角度测量系统(NENULGS)测量叶片样本正面的反射光谱,如图4所示。NENULGS系统包括人工光源、光谱仪(美国ASD公司)和角度仪,可以在实验样本的半球方向上的多个角度进行光谱测量[83]。为了探究不同探测角度对叶片表面反射分布的影响,本研究在测量的主平面上从-60°至60°共从12个观测天顶角(-60°、-50°、-40°、-30°、-20°、-10°、0°、10°、20°、30°、50°和60°)进行多角度双向反射探测(数据集I中没有对30°和50°进行测量),其中“-”为前向散射方向,“+”对应后向散射方向。设置固定人工光源的入射天顶角为-40°,由于受系统的几何结构限制,测量结构如图4所
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于地表偏振反射模型的植被冠层偏振反射特性研究[J]. 孙仲秋,赵云升. 激光与光电子学进展. 2016(10)
[2]农作物叶绿素含量遥感估算的研究进展与展望[J]. 徐晋,蒙继华. 遥感技术与应用. 2016(01)
[3]反射光谱法估计小麦叶片表皮蜡质含量的初步研究[J]. 高扬,郭彤,郝留根,胡银岗. 麦类作物学报. 2014(04)
[4]叶片茸毛对叶片反射光谱及高光谱植被指数的影响研究[J]. 葛昊,卢珊,赵云升. 光谱学与光谱分析. 2012(02)
[5]玉米生长期叶片叶绿素含量检测研究[J]. 孙红,李民赞,张彦娥,赵勇,王海华. 光谱学与光谱分析. 2010(09)
[6]水稻叶片叶绿素、类胡萝卜素含量估算的归一化色素指数研究[J]. 王福民,黄敬峰,王秀珍. 光谱学与光谱分析. 2009(04)
[7]烤烟叶片叶绿素含量的测定及其与SPAD值的关系[J]. 曾建敏,姚恒,李天福,欧阳文韬,曹忠祥. 分子植物育种. 2009(01)
[8]农业遥感技术应用现状[J]. 韩秀梅,张建民. 农业与技术. 2006(06)
[9]作物长势遥感监测应用研究现状和展望[J]. 李卫国,李秉柏,王志明,张娅香,黄晓军. 江苏农业科学. 2006(03)
[10]油菜叶绿素与氮含量关系的试验研究[J]. 朱哲燕,鲍一丹,黄敏,冯雷. 浙江大学学报(农业与生命科学版). 2006(02)
博士论文
[1]西北地区冬小麦生长状况高光谱遥感监测研究[D]. 田明璐.西北农林科技大学 2017
[2]玉米生理参数及农田土壤信息高光谱监测模型研究[D]. 刘秀英.西北农林科技大学 2016
[3]基于高光谱的半干旱区作物水分胁迫及其生理参数监测模型研究[D]. 王小平.兰州大学 2014
硕士论文
[1]异面叶植物水分含量估算[D]. 尤文强.东北师范大学 2018
[2]植物叶片正反面对叶绿素遥感估算的影响[D]. 陆星彤.东北师范大学 2015
[3]叶绿素密度遥感反演与冬小麦单产估算研究[D]. 张苏.西安科技大学 2014
本文编号:3291931
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