基于高分一号时序数据和PROSAIL模型的水稻田叶面积指数反演
发布时间：2021-01-11 04:55
缨帽三角（Tasseled Cap Triangle,TCT）–叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）等值线模型是一种反映植被叶面积指数等值线在红光（Red）–近红外（NIR）波段反射率组成的二维光谱空间中分布规律的模型。在此基础上建立LAI遥感反演模型相较常用的统计关系模型更加精确。LAI等值线在红光-近红外光谱空间中的分布（斜率、截距）受到植被覆盖度的影响,而水稻在不同生长阶段的植被覆盖度不同。研究水稻田整个生育期内红光–近红外波段反射率随时间变化的轨迹特征,建立适用于水稻田整个生长期的TCT–LAI等值线模型,对于大面积反演LAI、水稻田生长监测和农业估产有着重要的意义。本研究基于PROSAIL模型与时序实测数据,通过引入植被覆盖度信息,验证了PROSAIL模型对于不同生育期水稻田的适用性。结合sobol全局敏感性分析、模型适宜性分析与实测数据范围,给出适用于水稻田遥感反演的PROSAIL模型参数组合模式,建立水稻田整个生育期内的红–近红外反射率与叶面积指数的缨帽三角数值模式。据此进行了时间序列的高分一号遥感影像水稻田叶面积指数反演,并利用实测LAI分别对模型精度和...
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
缨帽三角与LAI等值线分布模式
兰州大学硕士研究生学位论文 基于高分一号时序数据和 PROSAIL 模型的水稻田叶面积指数反演9 月 19 日），影像数据与实测数据日期最大不超过 5 天，因此可近似为相同生育期。中卫市水稻田间管理方式为：在插秧-分蘖期（6 月初）稻田保持浅水，以促使植株分蘖快速进行；在 6 月下旬至 7 月初时，水稻分蘖茎达到穗数的 80%，稻田开始控制水层深度，一般晒田 5-7 天，以控制无效分蘖；当水稻生长发育达到孕穗-抽穗期时（7 月末-8 月初），稻田水层深度保持在 5cm 左右，有利于稻穗的生长；当水稻齐穗后需要控制稻田灌水，以促进灌浆，且防止倒伏。
生学位论文 基于高分一号时序数据和 PROSAIL 模型的水稻田叶面积指最后还需要手动剔除误分类的芦草信息，得到最终的水稻田转换：高分一号传感器波段设置在红光与近红外波段和 La一定差异[88]。对比高分一号 WFV 和 Landsat 8 OLI 传感器 3.3）可知，高分一号 WFV 数据的波谱响应函数在蓝光、绿不大，在红光、近红外波段波谱带宽明显大于 Landsta8OLI 包含了 825 nm 处的水汽吸收带。传感器的光谱带宽大小，地物类型的敏感程度[49]，由获取的高分一号水稻田光谱信息中水稻田的红光波段反射率明显偏大，为了避免由于传感器需要对高分一号的光谱反射率进行校准。
【参考文献】：
期刊论文
[1]单季稻叶面积指数变化特征及其与气象条件的关系[J]. 陈中赟,盛琼,李洪权,王治海,毛智军. 中国农学通报. 2018(01)
[2]基于PROSAIL模型的水稻田缨帽三角-叶面积指数模型及其应用[J]. 李亚妮,鲁蕾,刘勇. 应用生态学报. 2017(12)
[3]基于Landsat-8遥感数据和PROSAIL辐射传输模型反演叶面积指数[J]. 杜育璋,姜小光,张雨泽,黄成,刘朝霞,刘亮. 干旱区地理. 2016(05)
[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]基于高分一号与Radarsat-2的鄱阳湖湿地植被叶面积指数反演[J]. 许涛,廖静娟,沈国状,王娟,杨晓慧,王蒙. 红外与毫米波学报. 2016(03)
[6]引黄灌区水稻叶面积指数的高光谱估测模型[J]. 秦占飞,申健,谢宝妮,严林,常庆瑞. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(08)
[7]改进Sobol算法支持下的PROSAIL模型参数全局敏感性分析[J]. 马建威,黄诗峰,李纪人,李小涛,宋小宁,冷佩,孙亚勇. 测绘通报. 2016(03)
[8]基于GF-1与Landsat-8影像的土地覆盖分类比较[J]. 宋军伟,张友静,李鑫川,杨文治. 地理科学进展. 2016(02)
[9]高分一号卫星遥感数据测试分析[J]. 宋梦龙,张海龙,张鹏,杨景荣. 内蒙古科技与经济. 2016(02)
[10]不同生育期水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型[J]. 辛明月,殷红,陈龙,张美玲,任智勇,苗静. 中国农业气象. 2015(06)
硕士论文
[1]基于高光谱遥感的宁夏引黄灌区水稻生理生化参数研究[D]. 严林.西北农林科技大学 2017
[2]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
[3]基于PROSAIL模型的反射率-LAI数值分布模式研究[D]. 任梓菡.兰州大学 2014
[4]基于遥感与ORYZA2000模型结合的重庆水稻生长模拟方法研究[D]. 施俊怡.南京信息工程大学 2014
[5]基于Landsat ETM+数据和辐射传输模型的水稻叶面积指数反演[D]. 魏珊珊.东北师范大学 2012
[6]基于高光谱数据库的光谱匹配技术研究[D]. 白继伟.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2002
本文编号：2970128
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
缨帽三角与LAI等值线分布模式
兰州大学硕士研究生学位论文 基于高分一号时序数据和 PROSAIL 模型的水稻田叶面积指数反演9 月 19 日），影像数据与实测数据日期最大不超过 5 天，因此可近似为相同生育期。中卫市水稻田间管理方式为：在插秧-分蘖期（6 月初）稻田保持浅水，以促使植株分蘖快速进行；在 6 月下旬至 7 月初时，水稻分蘖茎达到穗数的 80%，稻田开始控制水层深度，一般晒田 5-7 天，以控制无效分蘖；当水稻生长发育达到孕穗-抽穗期时（7 月末-8 月初），稻田水层深度保持在 5cm 左右，有利于稻穗的生长；当水稻齐穗后需要控制稻田灌水，以促进灌浆，且防止倒伏。
生学位论文 基于高分一号时序数据和 PROSAIL 模型的水稻田叶面积指最后还需要手动剔除误分类的芦草信息，得到最终的水稻田转换：高分一号传感器波段设置在红光与近红外波段和 La一定差异[88]。对比高分一号 WFV 和 Landsat 8 OLI 传感器 3.3）可知，高分一号 WFV 数据的波谱响应函数在蓝光、绿不大，在红光、近红外波段波谱带宽明显大于 Landsta8OLI 包含了 825 nm 处的水汽吸收带。传感器的光谱带宽大小，地物类型的敏感程度[49]，由获取的高分一号水稻田光谱信息中水稻田的红光波段反射率明显偏大，为了避免由于传感器需要对高分一号的光谱反射率进行校准。
【参考文献】：
期刊论文
[1]单季稻叶面积指数变化特征及其与气象条件的关系[J]. 陈中赟,盛琼,李洪权,王治海,毛智军. 中国农学通报. 2018(01)
[2]基于PROSAIL模型的水稻田缨帽三角-叶面积指数模型及其应用[J]. 李亚妮,鲁蕾,刘勇. 应用生态学报. 2017(12)
[3]基于Landsat-8遥感数据和PROSAIL辐射传输模型反演叶面积指数[J]. 杜育璋,姜小光,张雨泽,黄成,刘朝霞,刘亮. 干旱区地理. 2016(05)
[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]基于高分一号与Radarsat-2的鄱阳湖湿地植被叶面积指数反演[J]. 许涛,廖静娟,沈国状,王娟,杨晓慧,王蒙. 红外与毫米波学报. 2016(03)
[6]引黄灌区水稻叶面积指数的高光谱估测模型[J]. 秦占飞,申健,谢宝妮,严林,常庆瑞. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(08)
[7]改进Sobol算法支持下的PROSAIL模型参数全局敏感性分析[J]. 马建威,黄诗峰,李纪人,李小涛,宋小宁,冷佩,孙亚勇. 测绘通报. 2016(03)
[8]基于GF-1与Landsat-8影像的土地覆盖分类比较[J]. 宋军伟,张友静,李鑫川,杨文治. 地理科学进展. 2016(02)
[9]高分一号卫星遥感数据测试分析[J]. 宋梦龙,张海龙,张鹏,杨景荣. 内蒙古科技与经济. 2016(02)
[10]不同生育期水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型[J]. 辛明月,殷红,陈龙,张美玲,任智勇,苗静. 中国农业气象. 2015(06)
硕士论文
[1]基于高光谱遥感的宁夏引黄灌区水稻生理生化参数研究[D]. 严林.西北农林科技大学 2017
[2]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
[3]基于PROSAIL模型的反射率-LAI数值分布模式研究[D]. 任梓菡.兰州大学 2014
[4]基于遥感与ORYZA2000模型结合的重庆水稻生长模拟方法研究[D]. 施俊怡.南京信息工程大学 2014
[5]基于Landsat ETM+数据和辐射传输模型的水稻叶面积指数反演[D]. 魏珊珊.东北师范大学 2012
[6]基于高光谱数据库的光谱匹配技术研究[D]. 白继伟.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2002
本文编号：2970128
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