双子叶植物叶片类胡萝卜素含量高光谱反演估算及建模研究

发布时间：2024-07-06 00:06

　　植被的光合作用在整个生态系统的物质和能量的循环过程中起到了至关重要的作用,其中类胡萝卜素是植被进行光合作用的主要色素之一。类胡萝卜素在保护叶绿素以维持光合作用进行、延缓植被叶片衰老以及能及时响应外界刺激并作出反应等方面有着重要作用,对预测植被的健康状况、营养状况以及生长状况意义重大,因此快速、准确、无误的估算其含量对于预测植被的健康状况有着十分重要的意义。本研究以LOPEX’93数据库为基础,系统分析了400-2500nm的高光谱反射信息,通过提取特征波段来构成归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、再归一化植被指数(RDVI)以及原始光谱主成分与双子叶植物叶片类胡萝卜素含量之间的定量关系。通过对400-2500nm光谱波段进行任意两两组合来构造植被指数NDVI、RVI、DVI和RDVI,发现这四种植被指数在最优波段与类胡箩卜素含量的相关系数都大于0.880,达到了强相关水平。相关性分析结果为这些植被指数与类胡萝卜素含量进行建模分析提供可靠的理论和数据支持。利用高光谱信息所构造的植被指数及原始光谱主成分与类胡萝卜素含量进行回归及神经网络反演建模分...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究的目的与意义
    1.4 研究内容和技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 技术路线
    1.5 论文结构安排
第二章 材料、方法和数据预处理
    2.1 数据来源
    2.2 研究方法
        2.2.1 植被指数的选择
        2.2.2 模型算法的选择
        2.2.3 反演模型精度验证指标
    2.3 数据预处理
        2.3.1 双子叶植物叶片高光谱信息
        2.3.2 各植被指数特征波段选择与相关性分析
        2.3.3 基于原始光谱的主成分获取
    2.4 本章小结
第三章 类胡萝卜素含量回归分析方法反演建模研究
    3.1 单植被指数的类胡萝卜素含量反演建模研究
        3.1.1 线性反演建模研究
        3.1.2 非线性反演建模研究
        3.1.3 单植被指数反演建模研究结果分析
    3.2 多植被指数组合的类胡萝卜素含量线性反演建模研究
    3.3 基于主成分分析的类胡萝卜素含量反演建模研究
    3.4 回归分析反演建模效果对比
    3.5 本章小结
第四章 类胡萝卜素含量神经网络方法反演建模研究
    4.1 基于BP神经网络的类胡箩卜素含量反演建模研究
        4.1.1 BP神经网络的基本原理
        4.1.2 BP神经网络的反演建模结果分析
    4.2 基于RBF神经网络的类胡萝卜素含量反演建模研究
        4.2.1 RBF神经网络的基本原理
        4.2.2 RBF神经网络的反演结果分析
    4.3 基于遗传神经网络的类胡萝卜素含量反演建模研究
        4.3.1 遗传算法的基本原理
        4.3.2 遗传神经网络的反演结果分析
    4.4 三种神经网络反演建模效果对比
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 研究结论
    5.2 问题与展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文



本文编号：4001758