作物长势参数的垂直分布反演及遥感监测研究
发布时间：2023-05-13 16:16
作物长势参数是监测作物生长状态的重要指标,也是预测作物产量的重要依据,因此,如何准确、快速地对其进行获取是科学地指导农业生产的基础。利用传统化学分析的方法获取作物长势参数信息,存在耗时长、成本高的缺点,且该方法只能获取点源的信息,难以在宏观尺度上进行点到面的扩展,很大程度上影响了农业决策的空间差异性、时效性与客观性。高光谱及成像技术的不断成熟及其在定量分析中表现出的巨大优势,为解决这一问题提供了新的契机,由于遥感通常采用垂直观测模式,地表植被的上层叶片对于光谱贡献率处于绝对优势,因此在对作物长势参数进行遥感监测的过程中,通常只获取了作物上层的光谱信息,难以对作物中、下层的长势参数进行遥感反演,而作物生产上早期营养缺乏的症状往往表现在中、下层叶片。本研究以小麦和玉米为主要研究对象,围绕作物长势参数垂直分布的遥感反演这一主要问题,分别在叶片、冠层和区域尺度上开展了基于地面高光谱数据、成像高光谱数据、多角度观测以及航空遥感数据等一系列的科学实验,在已有的研究基础上改进和发展新的方法,实现作物长势参数垂直分布的快速、准确遥感反演,为农业生产上营养诊断和制定相应肥水管理措施提供技术支持,具体的研...
【文章页数】：194 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
中文摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 遥感技术获取作物长势参数的潜力
1.2.1 高光谱及成像高光谱遥感概述
1.2.2 作物长势参数遥感监测的机理
1.3 国内外研究进展
1.3.1 高光谱遥感反演作物的长势参数
1.3.2 成像高光谱反演作物的长势参数
1.3.3 作物长势参数的多角度遥感反演
1.3.4 作物长势参数区域尺度的遥感监测
1.4 作物长势参数垂直分布反演急需解决的问题
1.5 研究内容及技术路线
1.5.1 本文的研究内容
1.5.2 本文的技术路线
第二章 实验方案及数据处理
2.1 实验1-玉米叶片的高光谱及成像实验
2.1.1 实验设计
2.1.2 叶片高光谱数据的获取
2.1.3 叶片成像高光谱数据的采集
2.1.4 玉米叶片生化参数的测定
2.2 实验2-小麦冠层的多角度高光谱实验
2.2.1 实验设计
2.2.2 冠层高光谱数据的获取
2.2.3 小麦长势参数的测定
2.3 实验3-玉米多角度成像高光谱实验
2.3.1 实验设计
2.3.2 冠层成像高光谱数据的获取
2.3.3 米长势参数的测定
2.4 实验4-作物长势参数区域尺度遥感监测实验
2.4.1 实验区概况
2.4.2 CASI航空数据的处理
2.4.3 作物长势参数的测定
第三章 基于叶片尺度的生化参数垂直分布反演
3.1 引言
3.2 玉米叶片生化参数的垂直分布规律
3.3 玉米叶片叶绿素垂直分布的高光谱反演
3.3.1 不同叶层玉米叶片的高光谱响应特征
3.3.2 基于植被指数的玉米叶绿素分层反演
3.3.3 基于连续小波变换的玉米叶绿素分层反演
3.4 玉米叶片氮素和类胡萝卜素的垂直分布反演
3.4.1 不同层次叶片成像高光谱的提取
3.4.2 遗传小波神经网络模型的介绍
3.4.3 基于植被指数的垂直分布反演
3.4.4 遗传小波神经网络的垂直分布反演
3.5 本章小结
第四章 作物长势参数垂直分布的多角度高光谱反演
4.1 引言
4.2 小麦长势参数的垂直分布规律
4.3 主平面内小麦冠层二向反射率的变化
4.4 小麦LAI垂直分布的多角度高光谱反演
4.4.1 LAI与光谱反射率的相关性分析
4.4.2 红边植被指数的角度效应分析
4.4.3 基于波段组合的LAI垂直分布反演
4.5 小麦生化参数垂直分布的多角度高光谱反演
4.5.1 小麦叶绿素垂直分布的多角度高光谱反演
4.5.2 小麦类胡萝卜素垂直分布的多角度高光谱反演
4.5.3 小麦NBI垂直分布的多角度高光谱反演
4.6 本章小结
第五章 多角度成像反演作物长势参数垂直分布的研究
5.1 引言
5.2 ACRM模型简介
5.3 作物冠层的BRDF特征分析
5.3.1 不同波段高光谱的各向异性
5.3.2 植被指数的角度谱特征分析
5.4 不同角度组合的LAI垂直分布反演
5.4.1 基于模拟数据的角度组合筛选
5.4.2 近地多角度成像数据的地面验证
5.5 基于多角度成像光谱信息的植被指数改进
5.5.1 TCARI与HDS植被指数介绍
5.5.2 新型植被指数HD-TCARI的构建
5.5.3 植被指数的敏感性分析
5.5.4 HD-TCARI对叶绿素垂直分布反演的精度评价
5.6 本章小结
第六章 基于CASI数据的作物长势参数遥感监测
6.1 引言
6.2 研究区作物种植面积的提取
6.3 CASI航空影像光谱反射率与长势参数的关系
6.4 作物长势参数的遥感监测
6.4.1 作物LAI的遥感反演及监测结果
6.4.2 作物叶绿素的遥感反演及监测结果
6.4.3 作物氮素的遥感反演及监测结果
6.5 本章小结
第七章 结论、创新点与展望
7.1 结论
7.2 创新点
7.3 研究展望
参考文献
作者简介与攻读博士研究生期间的科研成果
本文编号：3816143
【文章页数】：194 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
中文摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 遥感技术获取作物长势参数的潜力
1.2.1 高光谱及成像高光谱遥感概述
1.2.2 作物长势参数遥感监测的机理
1.3 国内外研究进展
1.3.1 高光谱遥感反演作物的长势参数
1.3.2 成像高光谱反演作物的长势参数
1.3.3 作物长势参数的多角度遥感反演
1.3.4 作物长势参数区域尺度的遥感监测
1.4 作物长势参数垂直分布反演急需解决的问题
1.5 研究内容及技术路线
1.5.1 本文的研究内容
1.5.2 本文的技术路线
第二章 实验方案及数据处理
2.1 实验1-玉米叶片的高光谱及成像实验
2.1.1 实验设计
2.1.2 叶片高光谱数据的获取
2.1.3 叶片成像高光谱数据的采集
2.1.4 玉米叶片生化参数的测定
2.2 实验2-小麦冠层的多角度高光谱实验
2.2.1 实验设计
2.2.2 冠层高光谱数据的获取
2.2.3 小麦长势参数的测定
2.3 实验3-玉米多角度成像高光谱实验
2.3.1 实验设计
2.3.2 冠层成像高光谱数据的获取
2.3.3 米长势参数的测定
2.4 实验4-作物长势参数区域尺度遥感监测实验
2.4.1 实验区概况
2.4.2 CASI航空数据的处理
2.4.3 作物长势参数的测定
第三章 基于叶片尺度的生化参数垂直分布反演
3.1 引言
3.2 玉米叶片生化参数的垂直分布规律
3.3 玉米叶片叶绿素垂直分布的高光谱反演
3.3.1 不同叶层玉米叶片的高光谱响应特征
3.3.2 基于植被指数的玉米叶绿素分层反演
3.3.3 基于连续小波变换的玉米叶绿素分层反演
3.4 玉米叶片氮素和类胡萝卜素的垂直分布反演
3.4.1 不同层次叶片成像高光谱的提取
3.4.2 遗传小波神经网络模型的介绍
3.4.3 基于植被指数的垂直分布反演
3.4.4 遗传小波神经网络的垂直分布反演
3.5 本章小结
第四章 作物长势参数垂直分布的多角度高光谱反演
4.1 引言
4.2 小麦长势参数的垂直分布规律
4.3 主平面内小麦冠层二向反射率的变化
4.4 小麦LAI垂直分布的多角度高光谱反演
4.4.1 LAI与光谱反射率的相关性分析
4.4.2 红边植被指数的角度效应分析
4.4.3 基于波段组合的LAI垂直分布反演
4.5 小麦生化参数垂直分布的多角度高光谱反演
4.5.1 小麦叶绿素垂直分布的多角度高光谱反演
4.5.2 小麦类胡萝卜素垂直分布的多角度高光谱反演
4.5.3 小麦NBI垂直分布的多角度高光谱反演
4.6 本章小结
第五章 多角度成像反演作物长势参数垂直分布的研究
5.1 引言
5.2 ACRM模型简介
5.3 作物冠层的BRDF特征分析
5.3.1 不同波段高光谱的各向异性
5.3.2 植被指数的角度谱特征分析
5.4 不同角度组合的LAI垂直分布反演
5.4.1 基于模拟数据的角度组合筛选
5.4.2 近地多角度成像数据的地面验证
5.5 基于多角度成像光谱信息的植被指数改进
5.5.1 TCARI与HDS植被指数介绍
5.5.2 新型植被指数HD-TCARI的构建
5.5.3 植被指数的敏感性分析
5.5.4 HD-TCARI对叶绿素垂直分布反演的精度评价
5.6 本章小结
第六章 基于CASI数据的作物长势参数遥感监测
6.1 引言
6.2 研究区作物种植面积的提取
6.3 CASI航空影像光谱反射率与长势参数的关系
6.4 作物长势参数的遥感监测
6.4.1 作物LAI的遥感反演及监测结果
6.4.2 作物叶绿素的遥感反演及监测结果
6.4.3 作物氮素的遥感反演及监测结果
6.5 本章小结
第七章 结论、创新点与展望
7.1 结论
7.2 创新点
7.3 研究展望
参考文献
作者简介与攻读博士研究生期间的科研成果
本文编号：3816143
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3816143.html
