基于高光谱遥感的玉米冠层参数及叶绿素估算模型研究

发布时间：2017-08-09 13:17

  本文关键词：基于高光谱遥感的玉米冠层参数及叶绿素估算模型研究

  更多相关文章： 高光谱遥感 春玉米 冠层结构参数 叶绿素

【摘要】：高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段连续性强、光谱信息量大等特点。利用高光谱技术实时、快速监测农作物的一些生长指标,能够合理指导作物的田间管理,提高作物的的产量和品质,体现现代农业的发展要求。综合运用高光谱探测及玉米生理生化测试技术,获取不同密度下两个不同品种的春玉米冠层不同时期(拔节期、小喇叭口期、大喇叭口期、抽雄期、开花期、灌浆期、乳熟期)的光谱特征反射参数以及玉米生长指标(叶面积指数、光合有效辐射分量、叶绿素含量、叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素密度),分析玉米冠层反射光谱特征,对高光谱原始反射率及变换形式、植被指数分别与玉米的各个生长指标进行相关分析,并建立两者之间的预测方程,对玉米模型进行检验选出最佳预测模型。研究结果如下：1.玉米叶面积指数(LAI)的估算模型。851nm处的高光谱反射率一阶导数(R′)建立的指数模型LAI=3.6944e769.27x(r=0.9385**)对LAI的模拟效果最好,模拟值与实测值的相关系数达到了0.01水平上的极显著相关(r=0.8987**,RMSE=0.4400)。2.玉米光合有效辐射分量(FPAR)的估算模型。 (855,758)波段组合的归-化植被指数(NDVI)建立的一元二次函数模型FPAR=-76.966x2+9.297x+0.6405(r=0.6686**)对FPAR的模拟效果最好,模拟值与实测值的相关系数达到了0.01水平上的极显著相关(r=0.9045**,RMSE=0.0136).3.玉米叶绿素含量(Chl)的估算模型。 (997,759)波段组合的差值植被指数(SAVI)建立的一元二次函数模型Chl=91.93x2-17.363x+2.7406(r=0.7983**)对叶绿素含量的模拟效果最好,模拟值与实测值的相关系数达到了0.01水平上的极显著相关(r=0.7543**,RMSE=0.3042).4.玉米叶绿素a含量(Chl.a)的估算模型。359nm处光谱原始反射率(R)建立的指数模型Chl.a=1.9665e-4.407x(r=0,6115**)对叶绿素a含量的模拟效果最好,模拟值与实测值的相关系数达到了0.01水平上的极显著相关(r=0.6032**,RMSE=0.1527).5.玉米叶绿素b含量(Chl.b)的估算模型。(982,760)波段组合的归一化植被指数(NDVI)建立的一元二次函数模型Chl.b=67.23x2-11.198x+0.778(r=0.8944**)对叶绿素b含量的模拟效果最好,模拟值与实测值的相关系数达到了0.01水平上的极显著相关(r=0.7740**,RMSE=0.2382)。6.玉米叶绿素密度(Chl.d)的估算模型。(974,760)波段组合的土壤调节植被指数(SAVI)建立的一元二次函数模型Chl.d=11.055x2-5.2275x+0.7691(r=0.7127**)对叶绿素密度的模拟效果最好,模拟值与实测值的相关系数达到了0.01水平上的极显著相关(r=0.6614**,RMSE=0.1570)。
【关键词】：高光谱遥感 春玉米 冠层结构参数 叶绿素
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S513;S127
【目录】：

• 摘要10-12
• Abstract12-14
• 第一章 引言14-22
• 1.1 高光谱遥感在农业中的应用研究进展14-19
• 1.1.1 高光谱遥感对作物生物物理指标的监测15-16
• 1.1.2 高光谱遥感对作物营养指标的监测16-17
• 1.1.3 高光谱遥感对作物叶绿素的监测17-18
• 1.1.4 高光谱遥感对作物品质和灾害的监测18-19
• 1.2 高光谱遥感技术的应用展望19-20
• 1.3 研究的主要内容及意义20-22
• 1.3.1 研究的目的意义20
• 1.3.2 研究的主要内容20-21
• 1.3.3 研究的技术路线21-22
• 第二章 材料与方法22-25
• 2.1 试验设计22
• 2.2 数据采集22-23
• 2.2.1 高光谱数据的采集22
• 2.2.2 LAI和FPAR数据的采集22-23
• 2.2.3 叶绿素提取方法23
• 2.3 数据处理23-25
• 第三章 结果与分析25-62
• 3.1 玉米冠层反射光谱随生育时期的变化规律25-26
• 3.2 LAI的高光谱遥感模型26-32
• 3.2.1 LAI随生育时期的变化特征26-27
• 3.2.2 LAI与原始光谱反射率及其变换形式的估算模型研究27-30
• 3.2.3 LAI与植被指数的估算模型研究30-32
• 3.2.4 小结32
• 3.3 FPAR的高光谱遥感模型32-38
• 3.3.1 FPAR随生育时期的变化特征32-33
• 3.3.2 FPAR与原始光谱反射率及其变换形式的估算模型研究33-36
• 3.3.3 FPAR与植被指数的高光谱估算模型研究36-37
• 3.3.4 小结37-38
• 3.4 叶绿素含量高光谱遥感估算模型38-44
• 3.4.1 叶绿素含量随生育时期的变化特征38-39
• 3.4.2 叶绿素含量与原始光谱反射率及其变换形式的估算模型研究39-42
• 3.4.3 叶绿素含量与植被指数的高光谱估算模型研究42-44
• 3.4.4 小结44
• 3.5 叶绿素a含量高光谱遥感估算模型44-49
• 3.5.1 叶绿素a含量随生育时期的变化特征44-45
• 3.5.2 叶绿素a含量与原始光谱反射率及其变换形式的估算模型研究45-48
• 3.5.3 叶绿素a含量与植被指数的估算模型研究48-49
• 3.5.4 小结49
• 3.6 叶绿素b含量高光谱遥感估算模型49-55
• 3.6.1 叶绿素b含量随生育时期的变化特征49-50
• 3.6.2 叶绿素b含量与原始光谱反射率及其变换形式的估算模型研究50-53
• 3.6.3 叶绿素b含量与植被指数的高光谱估算模型研究53-54
• 3.6.4 小结54-55
• 3.7 叶绿素密度高光谱遥感估算模型55-62
• 3.7.1 叶绿素密度随生育时期的变化特征55-56
• 3.7.2 叶绿素密度与原始光谱反射率及其变换形式的估算模型研究56-59
• 3.7.3 叶绿素密度与植被指数的高光谱估算模型研究59-60
• 3.7.4 小结60-62
• 第四章 结论与讨论62-65
• 4.1 结论62-63
• 4.2 讨论63-65
• 参考文献65-70
• 致谢70-72
• 攻读学位论文期间发表文章72

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本文编号：645468