基于多源数据协同的土壤含水量反演技术研究
发布时间：2021-10-09 20:40
农业用水科学管理的重要基础是土壤含水量信息,这些信息可以为作物需水估算、灌溉用水计划制定、实施和调整、灌溉用水监测、灌溉效果评估提供数据支撑,改善农业灌溉用水管理水平,极大提高用水效率。准确获取土壤含水量信息,对于改善农业用水效率具有十分重要的意义。现阶段遥感反演土壤含水量的方法主要有基于红光与近红外波段特征空间的修正的垂直干旱指数方法（modify perpendicular drought index,MPDI）,基于温度植被特征空间的温度植被旱情指数方法（temperature-vegetation dryness index,TVDI）,以及基于被动微波遥感的土壤含水量反演方法。本文拟采用基于可见光的MPDI方法实现对以河北省南部为研究区进行五天一次的土壤含水量反演。根据反演要求,选取环境小卫星、Landsat 8以及MODIS遥感数据作为土壤含水量反演的数据源。由于不同数据源间的时空分辨率不一致,本文解决了以下几种多源数据协同反演土壤含水量的问题:（1）高分辨率遥感影像数据源充足的条件下,首先对单一遥感数据源的土壤含水量结果进行反演,得到单一数据源条件下的土壤含水量反演结果。...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
PDI构建示意图
图 2.5 HJ-1A/1B 升尺度像元与 MODIS NDVI 相关关系归方程，我们可以得到转化的环境卫星数据 NDVI，由此可以得到 参数，联立方程式 2.11、2.12、2.3、2.6 可以求解出环境卫星像元IS 时相的红光光谱反射率，进而可以求得 MODIS 像元覆盖下的植PDI 结果，利用该结果可以为 MODIS 数据降尺度提供数据支撑。据融合技术空遥感的飞速发展，遥感影像数据源日益丰富，基于多源遥感影像研究的热点。遥感影像融合有三个层次，分别为像素级、特征级、合的层级不同，处理的对象也不相同，产生的结果与相应的应用也的遥感影像融合，需要先将遥感影像待融合的特征进行提取，随后的相同空间位置特征进行融合，融合后的结果是该空间位置对应的，通过分析特征矢量信息，能够归纳出同类地物的数学模型，为后定基础，特征级融合的流程如图 2.6 所示。
图 2.6 特征级图像融合示意图征级遥感影像的融合方法主要有典型相关分析法、证据理论法等：典型相关分析法型相关分析是提取两个向量间相关性的多元统计方法，能够最大化图像间的交设有两个随机变量是 x∈Rp,y∈Rq,若有一对α和β投影方向，使得 =αTx 与最大相关，这种最大相关称为典型相关， 和 称为第一对典型相关变量，根件，寻找第二对相关变量 和 ，而且要和第一对相关变量不相关，找出几对可以代替随机变量 x 和 y，投影方向α和β可以最大化下式中函数： = √ × （2.13证据理论据理论方法也称为 D-S 证据理论方法，D-S 证据理论是用先验概率函数表示后间，运用证据合成公式可以根据 n 个不同证据的基本概率分布函数 m1,m2,…m概率赋值函数，合成公式如下所示： ( ) = ( ) ( ) ( ) 1 2 （2.14）
【参考文献】：
期刊论文
[1]农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展[J]. 黄友昕,刘修国,沈永林,刘诗诗,孙飞. 农业工程学报. 2015(16)
[2]基于遥感温度植被干旱指数的宁夏2000-2010年旱情变化特征[J]. 杜灵通,候静,胡悦,王新云,王磊. 农业工程学报. 2015(14)
[3]MODIS短波红外水分胁迫指数及其在农业干旱监测中的适用性分析[J]. 董婷,孟令奎,张文. 遥感学报. 2015(02)
[4]根据分形理论与五指标评价体系构建NDVI连续空间尺度转换模型[J]. 栾海军,田庆久,余涛,顾行发,黄彦,胡新礼,杨闫君. 遥感学报. 2015(01)
[5]基于NIR-Red光谱特征空间的作物水分指数[J]. 程晓娟,徐新刚,陈天恩,杨贵军,李振海. 光谱学与光谱分析. 2014(06)
[6]基于温度植被干旱指数的广东省旱情动态监测[J]. 王莺,王劲松,姚玉璧,赵福年. 草业学报. 2014(02)
[7]温度植被干旱指数（TVDI）在草原干旱监测中的应用研究[J]. 陈斌,张学霞,华开,徐珂. 干旱区地理. 2013(05)
[8]基于分形理论的NDVI连续空间尺度转换模型研究[J]. 栾海军,田庆久,余涛,胡新礼,黄彦,杜灵通,赵利民,魏曦,韩杰,张周威,李少鹏. 光谱学与光谱分析. 2013(07)
[9]基于MODIS数据的农业干旱监测方法对比分析[J]. 张洁,武建军,周磊,雷添杰,刘明. 遥感信息. 2012(05)
[10]典型农业干旱遥感监测指数的比较及分类体系[J]. 孙灏,陈云浩,孙洪泉. 农业工程学报. 2012(14)
博士论文
[1]面向农业用水管理的土壤含水量多源数据同化方法与应用研究[D]. 朱鹤.中国水利水电科学研究院 2016
硕士论文
[1]遥感图像镶嵌与色彩均衡的应用研究[D]. 钱永刚.太原理工大学 2006
[2]多幅遥感图像自动裁剪镶嵌与色彩均衡研究[D]. 蒋红成.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2004
本文编号：3426974
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
PDI构建示意图
图 2.5 HJ-1A/1B 升尺度像元与 MODIS NDVI 相关关系归方程，我们可以得到转化的环境卫星数据 NDVI，由此可以得到 参数，联立方程式 2.11、2.12、2.3、2.6 可以求解出环境卫星像元IS 时相的红光光谱反射率，进而可以求得 MODIS 像元覆盖下的植PDI 结果，利用该结果可以为 MODIS 数据降尺度提供数据支撑。据融合技术空遥感的飞速发展，遥感影像数据源日益丰富，基于多源遥感影像研究的热点。遥感影像融合有三个层次，分别为像素级、特征级、合的层级不同，处理的对象也不相同，产生的结果与相应的应用也的遥感影像融合，需要先将遥感影像待融合的特征进行提取，随后的相同空间位置特征进行融合，融合后的结果是该空间位置对应的，通过分析特征矢量信息，能够归纳出同类地物的数学模型，为后定基础，特征级融合的流程如图 2.6 所示。
图 2.6 特征级图像融合示意图征级遥感影像的融合方法主要有典型相关分析法、证据理论法等：典型相关分析法型相关分析是提取两个向量间相关性的多元统计方法，能够最大化图像间的交设有两个随机变量是 x∈Rp,y∈Rq,若有一对α和β投影方向，使得 =αTx 与最大相关，这种最大相关称为典型相关， 和 称为第一对典型相关变量，根件，寻找第二对相关变量 和 ，而且要和第一对相关变量不相关，找出几对可以代替随机变量 x 和 y，投影方向α和β可以最大化下式中函数： = √ × （2.13证据理论据理论方法也称为 D-S 证据理论方法，D-S 证据理论是用先验概率函数表示后间，运用证据合成公式可以根据 n 个不同证据的基本概率分布函数 m1,m2,…m概率赋值函数，合成公式如下所示： ( ) = ( ) ( ) ( ) 1 2 （2.14）
【参考文献】：
期刊论文
[1]农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展[J]. 黄友昕,刘修国,沈永林,刘诗诗,孙飞. 农业工程学报. 2015(16)
[2]基于遥感温度植被干旱指数的宁夏2000-2010年旱情变化特征[J]. 杜灵通,候静,胡悦,王新云,王磊. 农业工程学报. 2015(14)
[3]MODIS短波红外水分胁迫指数及其在农业干旱监测中的适用性分析[J]. 董婷,孟令奎,张文. 遥感学报. 2015(02)
[4]根据分形理论与五指标评价体系构建NDVI连续空间尺度转换模型[J]. 栾海军,田庆久,余涛,顾行发,黄彦,胡新礼,杨闫君. 遥感学报. 2015(01)
[5]基于NIR-Red光谱特征空间的作物水分指数[J]. 程晓娟,徐新刚,陈天恩,杨贵军,李振海. 光谱学与光谱分析. 2014(06)
[6]基于温度植被干旱指数的广东省旱情动态监测[J]. 王莺,王劲松,姚玉璧,赵福年. 草业学报. 2014(02)
[7]温度植被干旱指数（TVDI）在草原干旱监测中的应用研究[J]. 陈斌,张学霞,华开,徐珂. 干旱区地理. 2013(05)
[8]基于分形理论的NDVI连续空间尺度转换模型研究[J]. 栾海军,田庆久,余涛,胡新礼,黄彦,杜灵通,赵利民,魏曦,韩杰,张周威,李少鹏. 光谱学与光谱分析. 2013(07)
[9]基于MODIS数据的农业干旱监测方法对比分析[J]. 张洁,武建军,周磊,雷添杰,刘明. 遥感信息. 2012(05)
[10]典型农业干旱遥感监测指数的比较及分类体系[J]. 孙灏,陈云浩,孙洪泉. 农业工程学报. 2012(14)
博士论文
[1]面向农业用水管理的土壤含水量多源数据同化方法与应用研究[D]. 朱鹤.中国水利水电科学研究院 2016
硕士论文
[1]遥感图像镶嵌与色彩均衡的应用研究[D]. 钱永刚.太原理工大学 2006
[2]多幅遥感图像自动裁剪镶嵌与色彩均衡研究[D]. 蒋红成.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2004
本文编号：3426974
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3426974.html
