基于全极化雷达数据的冬小麦作物残茬生物量估算研究

发布时间：2018-04-20 14:25

本文选题：Radarsat-2 + 作物残茬生物量　；参考：《南京大学》2015年硕士论文

【摘要】：小麦作物残茬是小麦作物收割之后残留在农田中的茎秆部分。作物残茬覆盖的地表对土壤水分、碳和其他物质具有保持的作用。作物残茬本身作为地球碳储物质,对全球进行碳计算及环境气候评价具有重要的影响。作物残茬的合理利用能够减少农田土壤中碳的散失、温室气体排放及地表径流造成的土壤表层有机质流失。因此对农田作物残茬生物量估算具有重要意义。本文选择位于黄淮海平原的山东禹城试验区作为研究区。利用全极化雷达数据(Radarsat-2),以及与之同步野外观测数据,开展基于全极化雷达数据的冬小麦作物残茬生物量估算研究。首先,对实测数据与作物残茬生物量进行回归分析,利用Radarsat-2数据进行冬小麦作物残茬不同极化方式下的后向散射特征分析,并做样点实测数据与不同极化方式下的后向散射系数之间的相关性研究;然后,利用简化的密歇根微波冠层散射(MIMICS)模型模拟冬小麦作物残茬的后向散射系数,与Radarsat-2HH极化方式下的后向散射系数进行相关性分析;最后建立基于神经网络的冬小麦作物残茬生物量估算模型,并采用实测样点的冬小麦作物残茬生物量进行精度评价。本文的主要结论和结果如下:1)冬小麦作物残茬生物量与残茬高度具有较好的相关性。采用实测的小麦作物残茬生物量分别与作物残茬高度、作物残茬覆盖度以及不同深度的土壤水分进行相关性分析。发现冬小麦作物残茬生物量与作物残茬高度具有较好的相关性,决定系数R2=0.73,与残茬覆盖度和不同深度的土壤水分相关性不明显。2)冬小麦作物残茬与Radarsat-2 HH极化模式的后向散射系数之间具有较好的相关性。将实测的样点数据分别与Radarsat-2 HH、HV、VH、W极化模式的后向散射系数进行相关性分析。结果表明:冬小麦作物残茬生物量与Radarsat-2 HH极化模式的后向散射系数具有较好的相关性,决定系数R2为0.45,与HV、VH和VW极化模式的后向散射系数没有明显的相关性。3)MIMICS模型模拟的后向散射系数与原图像的后向散射系数相关性较好。确定冠层微波散射模型—MIMICS模型的输入参数,模拟小麦作物残茬的后向散射系数,将模拟的后向散射系数与原始图像后向散射系数对比分析,相关性明显,决定系数R2=0.78,能够很好的模拟小麦作物残茬后向散射系数。4)基于MIMICS模型估算的冬小麦作物残茬生物量具有较好的精度。根据实测的小麦作物残茬植被参数和土壤数据,设定植被参数和土壤数据波动范围,建立基于神经网络的冬小麦作物残茬生物量估算模型,对研究区的小麦作物残茬的生物量进行估算。与实测的小麦作物残茬的生物量数据进行相关性分析和误差分析,得出研究区小麦作物残茬生物量估算的精度评价,决定系数R2=0.588,相对误差最大为22.4%,平均相对误差为7.13%。结果表明根据MIMICS模型能够较好的估算作物残茬生物量。
[Abstract]:The results of this paper are as follows : 1 ) The soil moisture , carbon and other substances have a good correlation with the stubble height of crops . The results of this paper are as follows : 1 ) The stubble biomass of winter wheat is correlated with the backward scattering coefficient of crop stubble . The results show that the stubble biomass of winter wheat is correlated with the backward scattering coefficient of the stubble of Radarsat - 2 HH .

【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S512.11;S127

【参考文献】