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水稻微波遥感信息提取与参数反演系统设计与实现

发布时间:2017-05-14 09:07

  本文关键词:水稻微波遥感信息提取与参数反演系统设计与实现,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:中国有60%以上的人以水稻为食,水稻产量的丰欠,直接关系到我国的粮食安全。卫星遥感技术以其宏观、综合、快速、动态的优势,在水稻面积提取、长势监测和产量估算方面起到了重要作用。相比光学遥感,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)的工作波段波长较长,不受云雨的影响,并且对地表某些介质具有穿透性,因此可进行全天时、全天候的观测。近年来,雷达遥感在农业方面的应用研究得到了广泛开展。水稻信息提取和参数反演研究,可提供区域尺度的、与水稻长势和产量直接相关的关键变量,进而为科学地指导农业生产及粮食宏观调控提供决策依据,因此具有重要的应用价值。但是,目前农业微波遥感方面的具体应用软件仍然较少。本研究综合前人的研究成果,开展水稻微波遥感应用系统的开发,构建可视化的程序界面,可以实现对水稻识别、后向散射特性模拟以及冠层结构参数的反演,从而为实现水稻产量的微波遥感估算提供快速可靠的工具。MATLAB不仅具有擅长科学计算、可视化强、工具箱丰富等优点,而且还可用来创建用户界面与调用包括C、C++和Fortran等计算机语言编写的程序,因此十分适合用来进行微波遥感应用系统的开发。本文着重于水稻微波遥感信启、提取与参数反演系统的开发和实现。主要运用MATLAB关键技术,包括句柄图形对象、GUI事件响应、GUI数据传递,以及MATLAB与Fortran和Access的混合开发等技术,设计了采样数据管理、水稻识别提取、RCSM模拟、敏感性分析、参数反演和辅助工具等模块。在具体实现时,深入研究了水稻面积提取、后向散射特征模拟和冠层参数反演方面的关键问题,并对算法和流程进行了详细设计。通过运行研究区实例数据,检验了该系统提供的各个模块的功能。结果显示,该系统可以很好的完成相应的功能任务,而且运行安全、稳定。
【关键词】:MATLAB语言 系统设计 微波遥感 稻田提取 水稻参数反演
【学位授予单位】:华东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S511;S127
【目录】:
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 绪论11-19
  • 1.1 研究背景及意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状分析12-17
  • 1.2.1 水稻微波遥感发展现状12-15
  • 1.2.2 微波遥感应用系统开发现状15-17
  • 1.3 研究内容及技术流程17-19
  • 1.3.1 论文结构安排17-18
  • 1.3.2 技术流程18-19
  • 2 数据资料与关键技术19-31
  • 2.1 数据资料19-24
  • 2.1.1 RADARSAT-2数据产品19-20
  • 2.1.2 研究区数据获取与预处理20-24
  • 2.2 MATLAB语言24-28
  • 2.2.1 MATLAB简介24-25
  • 2.2.2 MATLAB关键技术25-28
  • 2.3 MATLAB+Fortran+Access混合开发28-31
  • 2.3.1 MATLAB与Fortran混合编程28-29
  • 2.3.2 MATLAB与Access混合编程29-31
  • 3 水稻微波遥感信息提取与参数反演系统设计31-36
  • 3.1 需求分析31
  • 3.2 系统业务及数据流31-32
  • 3.3 系统功能模块设计32-34
  • 3.3.1 采样数据管理模块33
  • 3.3.2 水稻识别提取模块33
  • 3.3.3 RCSM模拟模块33
  • 3.3.4 敏感性分析模块33
  • 3.3.5 参数反演模块33-34
  • 3.3.6 辅助工具模块34
  • 3.4 系统界面设计34-35
  • 3.5 系统帮助设计35-36
  • 4 水稻信息识别提取模块36-52
  • 4.1 支持向量机介绍36-39
  • 4.2 实现原理与方法39-41
  • 4.3 功能实现与实例41-48
  • 4.4 精度评价48-52
  • 5 水稻冠层散射模拟模块52-62
  • 5.1 冠层散射模型介绍52-53
  • 5.2 实现原理与方法53-56
  • 5.2.1 关键变量选取53-54
  • 5.2.2 介电常数计算54-55
  • 5.2.3 叶片的概率分布函数拟合55-56
  • 5.2.4 水稻各组分间关系56
  • 5.3 功能实现与实例56-60
  • 5.4 精度评价60-62
  • 6 水稻冠层参数反演模块62-74
  • 6.1 遗传优化算法介绍62-63
  • 6.2 实现原理和方法63-66
  • 6.3 功能实现与实例66-74
  • 7 结论与展望74-76
  • 7.1 结论74
  • 7.2 问题与展望74-76
  • 附录76-92
  • 参考文献92-98
  • 后记98

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