基于PROSAIL模型的GF-1叶面积指数和叶片生理参数反演
本文关键词:基于PROSAIL模型的GF-1叶面积指数和叶片生理参数反演,,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:叶面积指数是进行农情监测的重要参数。随着国家玉米政策的调整和我国自主高分系列卫星的发射,使用遥感手段对玉米种植进行精细化管理具有必要性和可能性。PROSAIL模型由叶片模型PROSPECT和辐射传输模型SAIL组成,这两个模型均较好地兼顾了物理意义和可实现性,得到了广泛应用,它们的组合适用于精准农业。本文使用PROSPECT-5与4SAIL相结合的PROSAIL模型,对高分一号卫星数据进行叶面积指数反演和叶片生理参数反演。由于实验区受冰雹灾害影响,玉米长势不一,因此通过对健康叶片和枯黄叶片的实测光谱进行线性混合,模拟不同长势的玉米叶片光谱。使用迭代数值优化方法,建立了混合系数和叶片生理参数的查找表。将LAI划分成若干等级,对每一种混合系数和LAI的组合使用SAIL模型计算冠层的方向反射率,并转换成GF-1的波段反射率值。通过混合系数,最终建立了叶片生理参数、叶面积指数和高分一号波段反射率值的查找表。使用查找表反演叶面积指数,反演的平均精度为60.59%,并且反演叶面积指数与实测叶面积指数具有线性回归关系。对加入全色波段的图像进行叶面积指数反演,反演结果有一定提高。叶片生理参数反演结果比较合理,但枯黄叶片反演存在一定困难。
【关键词】:高分一号卫星 PROSAIL模型 叶面积指数 叶片生理参数 混合光谱
【学位授予单位】:东北林业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S127;S513
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-7
- 1 绪论7-11
- 1.1 引言7
- 1.2 研究背景和意义7-8
- 1.3 国内外研究现状8-11
- 2 研究方法11-18
- 2.1 技术路线11-12
- 2.2 光谱混合12
- 2.3 PROSAIL模型12-17
- 2.3.1 PROSPECT模型13-15
- 2.3.2 SAIL模型15-17
- 2.4 反演方法17-18
- 2.4.1 迭代数值优化17
- 2.4.2 查找表17-18
- 3 数据获取与处理18-23
- 3.1 实验区概况18
- 3.2 实测数据获取18-19
- 3.3 遥感数据获取与预处理19-23
- 3.3.1 多光谱数据预处理20-21
- 3.3.2 全色波段数据预处理21-22
- 3.3.3 全色波段与多光谱图像融合22-23
- 4 叶面积指数和叶片生理参数反演23-42
- 4.1 参数设置及适应性分析23-30
- 4.1.1 叶片生理参数23-25
- 4.1.2 冠层结构参数25-27
- 4.1.3 观测条件参数27-28
- 4.1.4 PROSPECT模型适应性分析28-30
- 4.2 反演与验证30-42
- 4.2.1 光谱混合及验证30-31
- 4.2.2 建立叶片生理参数反演查找表31-33
- 4.2.3 多光谱数据叶面积指数反演及验证33-36
- 4.2.4 融合图像叶面积指数反演36-37
- 4.2.5 多光谱数据叶片生理参数反演及验证37-42
- 5 总结与讨论42-45
- 5.1 主要工作总结42-43
- 5.2 存在问题43
- 5.3 对研究区域精准农业建设的建议43-45
- 参考文献45-49
- 攻读学位期间发表的学术论文49-50
- 致谢50-51
【参考文献】
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