基于无人机多光谱影像的地表主要生态参数估测及卫星遥感反演
发布时间：2021-09-25 17:24
黄河三角洲地处黄蓝两大国家战略重叠地带,后备土地资源充足,地理位置优越,具有重要的自然生态价值和社会经济价值。但因其独特的沉积环境,气候条件,土壤母质以及石油过度开采与加工等生产方式的存在,导致该区域生态环境十分脆弱,主要表现在:原生盐渍化土壤分布广泛,且次生盐碱化严重;生态系统结构单一,抗逆性差;资源利用率低;农业生产力弱等。为实现黄河三角洲区域生态环境的有效保护,对区域地表主要生态参数进行实时监测成为黄河三角洲地区发展的迫切需求。土壤表层水分和盐分含量是制约黄河三角洲地区生态环境发展的重要生态参数,黄河三角洲地区的生态保护不仅要以土壤表层水分和盐分含量的监测、调控为重点,更要以植被健康生长为最终目标。生态参数监测的传统方法为野外调查实测法,其显著特征为精度高。卫星遥感监测因具有无损测量,快捷高效等优势成为主流方法。随后,无人机逐步发展,成为生态环境监测的重要手段。与传统方法相比较,无人机遥感可以在短时间内获得高通量的影像数据,节约了大量时间,人力和经济成本;与卫星遥感相比,无人机遥感具有时间、空间分辨率高,成本低,时效性强,可重复使用等特点,同时可以有效排除云层的影响,即使阴天也可...
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
基于无人机多光谱影像的地表主要生态参数估测及卫星遥感反演10图2-1研究区位置图（A:中国,B:山东省,C:本文研究区,D:本文部分核心试验区，其中红点为采样点）Figure2-1.Locationofthestudyarea(A:China,B:ShandongProvince,C:thestudyarea,D:partofthecoretestarea,thereddotsrepresentthesamplingpoints).2.1研究区生态条件概况河口区位于37°45′~38°10′N，118°07′~119°05′E，垦利区位于37°24′~38°10′N，118°15′~119°19′E，均处中纬度地带，背陆面海，亚欧大陆和太平洋的海陆热力差异造就了该地的暖温带大陆性季风气候。研究区气候温和，四季分明，年平均气温在13°C左右，无霜期在200天以上，气候条件可满足农作物两年三熟的需求；春季干燥多风（WatanabeF.etal，2018），蒸发量远远大于降水量，蒸发降水比高达7.6，因此，研究区春季的植被覆盖度较低，同时呈现出严重的土壤季节性返盐现象和盐分累积。研究区地形由西南向东北略微倾斜，地下水水位较浅，矿化程度较高，加重了土壤盐渍化的程度。研究区土地利用类型主要为农业用地和未利用土地，土壤类型主要为滨海盐渍土，质地轻，毛细作用强，盐分上泛严重。综合上述因素，研究区春季盐渍土分布广泛且土壤盐渍化程度高（CerasoliS.etal，2018；Zarco-TejadaP.J.etal，2019），土壤水分含量少，植被覆盖度较低，严重影响了区域土地资源的开发利用和社会经济的可持续发展（GuF.L.etal，2018）。因此，研究区内的土壤盐分含量成为区域发展最重要的限制因素，而植被覆盖度作为反映该区域生态发展状况的主要指标，成为黄河三角洲地表主要生态参数之一。耕地是研究区内面积占比最大的土地利用类型，约占总面积的42.8%，主要种植的
山东农业大学硕士学位论文130.5m处对观测样区植被拍照，拍照时将一直尺置于植被旁，作为预处理时图像裁剪的尺寸标准。运用软件ENVI5.1对照片进行处理，首先，运用ROI裁剪工具，以照片中直尺为基准，对观测样区进行裁剪，面积为20cm×20cm；其次，运用监督分类工具对观测样区内的植被和非植被部分进行分类；最后，运用面积统计工具对植被部分的面积进行统计，植被部分在相片中的占比即为各观测样区的植被覆盖度数据，单位为%。图3-1植被覆盖度数据采集Figure3-1Thecollectionofvegetationcover(VC)3.1.5无人机图像数据获取与处理采用大疆Matrice600Pro无人机（负载5.5kg可悬停16min）搭载Sequoia农业多光谱相机（包含4个波段，分别为绿、红、红边和近红外光，参数见表2-1）（HandiqueB.K.etal，2018；DengL.etal，2018）构建无人机遥感平台，于2018年3月7日~9日13:00~14:00，进行核心试验区无人机图像数据获龋当日天气晴朗，气温4~6℃，西北风3~5m/s，太
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于盐碱地改良的生态循环共生模式构建与示范——以黄河三角洲地区为例[J]. 刘立军,李玉涛,刘泽鑫,赵云峰,任丹丹,郭庆川,孙胜飞. 山东国土资源. 2019(08)
[2]无人机遥感技术的应用实践[J]. 杜青霖. 环境与发展. 2019(07)
[3]基于遥感的黄土丘陵沟壑区植被覆盖动态监测[J]. 黎雅楠,马建业. 西部大开发(土地开发工程研究). 2019(07)
[4]基于无人机低空遥感的农田信息采集与处理研究[J]. 张帅. 安徽农学通报. 2019(13)
[5]基于ETM卫星影像的自然生态监测与分析技术研究——以四川松潘县为例[J]. 王宏莹,袁振. 经纬天地. 2019(03)
[6]基于无人机可见光遥感的冬小麦株高估算[J]. 刘治开,牛亚晓,王毅,韩文霆. 麦类作物学报. 2019(07)
[7]无人机多光谱反演黄河口重度盐渍土盐分的研究[J]. 王丹阳,陈红艳,王桂峰,丛津桥,王向锋,魏学文. 中国农业科学. 2019(10)
[8]基于无人机多光谱遥感的玉米根域土壤含水率研究[J]. 张智韬,谭丞轩,许崇豪,陈硕博,韩文霆,李宇. 农业机械学报. 2019(07)
[9]基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析[J]. 韩富圆,王天明,孙阳. 测绘与空间地理信息. 2019(04)
[10]基于无人机多光谱影像的夏玉米叶片氮含量遥感估测[J]. 魏鹏飞,徐新刚,李中元,杨贵军,李振海,冯海宽,陈帼,范玲玲,王玉龙,刘帅兵. 农业工程学报. 2019(08)
博士论文
[1]黄河三角洲典型地区土壤水盐动态规律、影响因素与预测模型[D]. 王卓然.山东农业大学 2017
[2]黄河三角洲地下水水盐特征及其生态效应[D]. 安乐生.中国海洋大学 2012
[3]干旱区典型绿洲盐渍地地物光谱特征研究[D]. 张飞.新疆大学 2011
硕士论文
[1]黄河三角洲核心区域城市化与生态环境耦合与代谢研究[D]. 陈浩.山东大学 2019
本文编号：3410139
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
基于无人机多光谱影像的地表主要生态参数估测及卫星遥感反演10图2-1研究区位置图（A:中国,B:山东省,C:本文研究区,D:本文部分核心试验区，其中红点为采样点）Figure2-1.Locationofthestudyarea(A:China,B:ShandongProvince,C:thestudyarea,D:partofthecoretestarea,thereddotsrepresentthesamplingpoints).2.1研究区生态条件概况河口区位于37°45′~38°10′N，118°07′~119°05′E，垦利区位于37°24′~38°10′N，118°15′~119°19′E，均处中纬度地带，背陆面海，亚欧大陆和太平洋的海陆热力差异造就了该地的暖温带大陆性季风气候。研究区气候温和，四季分明，年平均气温在13°C左右，无霜期在200天以上，气候条件可满足农作物两年三熟的需求；春季干燥多风（WatanabeF.etal，2018），蒸发量远远大于降水量，蒸发降水比高达7.6，因此，研究区春季的植被覆盖度较低，同时呈现出严重的土壤季节性返盐现象和盐分累积。研究区地形由西南向东北略微倾斜，地下水水位较浅，矿化程度较高，加重了土壤盐渍化的程度。研究区土地利用类型主要为农业用地和未利用土地，土壤类型主要为滨海盐渍土，质地轻，毛细作用强，盐分上泛严重。综合上述因素，研究区春季盐渍土分布广泛且土壤盐渍化程度高（CerasoliS.etal，2018；Zarco-TejadaP.J.etal，2019），土壤水分含量少，植被覆盖度较低，严重影响了区域土地资源的开发利用和社会经济的可持续发展（GuF.L.etal，2018）。因此，研究区内的土壤盐分含量成为区域发展最重要的限制因素，而植被覆盖度作为反映该区域生态发展状况的主要指标，成为黄河三角洲地表主要生态参数之一。耕地是研究区内面积占比最大的土地利用类型，约占总面积的42.8%，主要种植的
山东农业大学硕士学位论文130.5m处对观测样区植被拍照，拍照时将一直尺置于植被旁，作为预处理时图像裁剪的尺寸标准。运用软件ENVI5.1对照片进行处理，首先，运用ROI裁剪工具，以照片中直尺为基准，对观测样区进行裁剪，面积为20cm×20cm；其次，运用监督分类工具对观测样区内的植被和非植被部分进行分类；最后，运用面积统计工具对植被部分的面积进行统计，植被部分在相片中的占比即为各观测样区的植被覆盖度数据，单位为%。图3-1植被覆盖度数据采集Figure3-1Thecollectionofvegetationcover(VC)3.1.5无人机图像数据获取与处理采用大疆Matrice600Pro无人机（负载5.5kg可悬停16min）搭载Sequoia农业多光谱相机（包含4个波段，分别为绿、红、红边和近红外光，参数见表2-1）（HandiqueB.K.etal，2018；DengL.etal，2018）构建无人机遥感平台，于2018年3月7日~9日13:00~14:00，进行核心试验区无人机图像数据获龋当日天气晴朗，气温4~6℃，西北风3~5m/s，太
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于盐碱地改良的生态循环共生模式构建与示范——以黄河三角洲地区为例[J]. 刘立军,李玉涛,刘泽鑫,赵云峰,任丹丹,郭庆川,孙胜飞. 山东国土资源. 2019(08)
[2]无人机遥感技术的应用实践[J]. 杜青霖. 环境与发展. 2019(07)
[3]基于遥感的黄土丘陵沟壑区植被覆盖动态监测[J]. 黎雅楠,马建业. 西部大开发(土地开发工程研究). 2019(07)
[4]基于无人机低空遥感的农田信息采集与处理研究[J]. 张帅. 安徽农学通报. 2019(13)
[5]基于ETM卫星影像的自然生态监测与分析技术研究——以四川松潘县为例[J]. 王宏莹,袁振. 经纬天地. 2019(03)
[6]基于无人机可见光遥感的冬小麦株高估算[J]. 刘治开,牛亚晓,王毅,韩文霆. 麦类作物学报. 2019(07)
[7]无人机多光谱反演黄河口重度盐渍土盐分的研究[J]. 王丹阳,陈红艳,王桂峰,丛津桥,王向锋,魏学文. 中国农业科学. 2019(10)
[8]基于无人机多光谱遥感的玉米根域土壤含水率研究[J]. 张智韬,谭丞轩,许崇豪,陈硕博,韩文霆,李宇. 农业机械学报. 2019(07)
[9]基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析[J]. 韩富圆,王天明,孙阳. 测绘与空间地理信息. 2019(04)
[10]基于无人机多光谱影像的夏玉米叶片氮含量遥感估测[J]. 魏鹏飞,徐新刚,李中元,杨贵军,李振海,冯海宽,陈帼,范玲玲,王玉龙,刘帅兵. 农业工程学报. 2019(08)
博士论文
[1]黄河三角洲典型地区土壤水盐动态规律、影响因素与预测模型[D]. 王卓然.山东农业大学 2017
[2]黄河三角洲地下水水盐特征及其生态效应[D]. 安乐生.中国海洋大学 2012
[3]干旱区典型绿洲盐渍地地物光谱特征研究[D]. 张飞.新疆大学 2011
硕士论文
[1]黄河三角洲核心区域城市化与生态环境耦合与代谢研究[D]. 陈浩.山东大学 2019
本文编号：3410139
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dizhicehuilunwen/3410139.html
