施肥试验条件下的冬小麦产量和氮肥利用率地面高光谱遥感估算

发布时间：2021-02-10 02:13

　　高光谱遥感的兴起,是人类在对地观测方面取得的重大技术突破之一,它的出现大大拓宽了人类对物质的认识,使得原本在宽波段遥感中无法探测的物质能够为人们所认识和了解。高光谱遥感是指在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外波段,获取许多狭窄而连续的光谱数据,使得这些光谱数据蕴含丰富的辐射和光谱信息,能更好地描述作物的“红边”特性,区分叶片中的不同生化组分、含量及变化情况。因此,高光谱遥感在农作物的分类识别、长势监测、产量估算以及病虫害预测上得到了更广泛的实践应用。本文主要探讨了冬小麦产量形成关键期冠层光谱与产量的关系,通过两类分析方法,一是利用传统的回归分析建立光谱特征参量与作物单产间的定量关系；二是利用数据挖掘（人工神经网络和支持向量机）和多元线性回归,建立三种模式的作物单产估算模型,从而筛选出估算冬小麦单产的最佳模型。此外,本文探讨了作物光谱与氮肥利用率的关系,尝试利用数据挖掘的方法对其进行了模拟。所得结论如下：1.对冬小麦单产与光谱特征参数进行相关分析,结果表明,植被指数、微分光谱指数和导数光谱与冬小麦单产具有密切的关系,都能够准确地模拟出作物的单产信息。其中,植被指数中绿度植被指数GND... 

【文章来源】：南京农业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 高光谱遥感在作物监测中的应用
        1.2.1 农作物估产的理论基础
        1.2.2 作物识别与分类
        1.2.3 作物的氮素含量监测及营养诊断
        1.2.4 作物生理生态参数的反演
    1.3 作物遥感估产研究动态
        1.3.1 遥感估产最佳时相的选择
        1.3.2 遥感估产光谱指数的选择
        1.3.3 作物单产遥感估测模型
    1.4 我国氮肥利用率研究进展
        1.4.1 氮肥利用率的定义及评价指标
        1.4.2 氮肥利用率的现状
        1.4.3 提高氮肥利用率的途径
    1.5 研究内容与方法
        1.5.1 研究目的与内容
        1.5.2 研究方法与技术路线
2 试验设计与测定方法
    2.1 材料与方法
        2.1.1 研究区概况
        2.1.2 田间试验设计
    2.2 数据来源与预处理
        2.2.1 数据获取
        2.2.2 数据处理与分析
3 基于光谱变量的遥感估产研究
    3.1 基于植被指数的冬小麦估产
        3.1.1 植被指数的选取
        3.1.2 基于植被指数的冬小麦估产
    3.2 基于微分参数的冬小麦估产
        3.2.1 “三边”参数及微分光谱的选取
        3.2.2 基于微分光谱的冬小麦估产
    3.3 基于导数光谱的冬小麦估产
        3.3.1 导数光谱参数的选择
        3.3.2 基于导数光谱的冬小麦估产
    3.4 本章小结
4 作物产量遥感估测新方法
    4.1 基于人工神经网络的冬小麦估产
        4.1.1 人工神经网络的原理
        4.1.2 基于人工神经网络的冬小麦估产
    4.2 基于支持向量机的冬小麦估产
        4.2.1 支持向量机的原理
        4.2.2 利用支持向量机估产的步骤
    4.3 三种估产模型的对比研究
    4.4 本章小结
5 施肥措施对作物光谱及氮肥利用率的影响
    5.1 不同施肥条件下的冬小麦冠层反射光谱
    5.2 不同施肥措施对产量的影响
    5.3 不同施肥条件对氮肥利用率的影响
    5.4 利用光谱指数估测氮肥利用率研究
        5.4.1 光谱指数与氮肥利用率的相关性分析
        5.4.2 基于光谱指数的冬小麦氮肥利用率估测
    5.5 本章小结
6 结论与展望
    6.1 全文结论
    6.2 创新点与不足之处
        6.2.1 研究特色与创新
        6.2.2 不足之处
    6.3 展望
参考文献
硕士期间发表论文及参与项目
致谢



本文编号：3026618