基于高光谱和高分一号卫星影像的冬小麦叶绿素遥感反演

发布时间：2021-04-17 01:12

　　小麦是世界上分布范围最广,种植面积最大的粮食作物之一,也是我国的主要农作物之一。而叶绿素含量与植物的光合作用能力与生长状态密切相关,是植被光合能力强弱、营养生理状况以及衰老进程的良好指示剂,其含量的测定对农作物长势监测、施肥调控与产量评估具有重要意义。通过高光谱数据和卫星影像数据反演叶绿素等与农作物长势,产量密切相关的参数,可以实现农作物的长势监测从而为农作物生产提供指导作用和参考价值。本研究以不同生育时期不同区域的冬小麦为研究对象,通过田间试验,获取了冬小麦高光谱数据、GF1卫星影像数据以及叶绿素含量（Chl）,通过计算和数理统计分析比较,构建了冬小麦叶绿素含量最佳估算模型,并借助GF-1影像对冬小麦拔节期冠层叶绿素含量进行空间反演及精度验证。为冬小麦长势监测和田间精准管理提供理论依据和技术支撑。取得的主要结论如下:（1）冬小麦叶片叶绿素含量（Chl）在不同生育时期差异显著,且随着生育进程的推进呈现出逐步上升的变化趋势;冬小麦冠层叶绿素含量（Chl）随着生育进程的推进呈现出先上升后下降的变化趋势。总体来看,叶片尺度的Chl值均大于冠层尺度的Chl值。（2）原始光谱随着叶绿素含量的增加... 

【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究区位置

pectral characteristicparametersCalculation formula or definGRVI (R620-R506)/(R620+R506)PRI (R531-R570)/(R531+R570)TCARI 3[(R700-R670)-0.2(R700-R550)(R70NDVI705(R750-R705)/(R750+R705)SAVI 1.5×(R800-R670)/(R800-R670+OSAVI 1.16×(R800-R670)/(R800+R670+CARI (R700-R670)-0.2(R700+R670MCARI [(R700-R670)-0.2(R700-R550)](R70VOG1R740/R720VOG2(R734-R747)/(R715+R726)VOG3(R734-R747)/(R715+R720)inm 处的光谱反射率。flectance at wavelength i nm; Djis the first derivative of Rj.像的预处理 卫星影像的预处理主要包括辐射定标、大气校正、正射校下完成。处理流程如图 2-2。

第二章 材料与方法2.8 技术路线本文对 5 个大田区域冬小麦进行非成像高光谱和高分一号卫星影像同步测定，得到高光谱数据和多光谱数据，同时进行田间和室内的叶绿素含量测定。对光谱数据进行特征参数提取和植被指数计算，再分别进行高光谱数据和多光谱数据与叶绿素含量（Chl）的相关性分析，进而建模和验证，实现不同遥感平台大尺度冬小麦长势监测。技术路线如图所示：

【参考文献】：
期刊论文
[1]BP神经网络在环青海湖地区天然草地估产研究中的应用[J]. 于璐,王迅,柴沙驼,刘书杰.  草地学报. 2020(05)



本文编号：3142521