作物物候期遥感监测研究 ——以玉米与大豆为例
发布时间：2021-03-07 23:45
农业生产是人类社会赖以生存的基础,大范围的可靠农情信息是保障区域及全球粮食安全的重要依据。现代遥感技术能实现低成本、高时间分辨率、高空间分辨率农作物生长环境、长势、产量等的大面积监测,是常规监测手段无法企及的,对于现代化农业生产具有至关重要的意义。近年来,农业遥感向多尺度、多传感器、高精准发展,作物的物候是作物生长的重要信息,准确的物候信息的提取和估计是其他如作物施肥、灌溉,作物长势、估产等应用研究的重要基础,目前为止,国内外出现了各类基于植物植被指数时序生长曲线的物候遥感估计模型,但是针对具体农作物物候提取的方法和模型甚少,而且基本都仅仅基于宏观尺度上遥感获取的植被指数时序生长曲线的特征提取物候信息,很少顾及微观上作物的生长机理及其生长环境,本文提出一种新的基于遥感数据结合基于作物生长机理的作物模型和遥感监测模型的高精度农作物物候估计方法（以玉米和大豆为例）,考虑作物生长的环境（空气温度和日照时间）,并做多区域、多尺度的验证和分析；同时,为了得到物候估计模型的重要参数：近地面空气温度,文中还提出了一种新的基于遥感获取的地表温度估计近地面空气温度的模型。最后本文把在美国玉米带区域提出和...
【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：138 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图２－２美国玉米带研究区域（分类数据来自ＣＤＬ）??２．１．２．１区域自然条件??（１）地貌??该区域地势平坦，地形起伏平缓，起伏不大的地势，意味着整个地区大部??
２００５）。且东北地区是中国主要的玉米和大豆产区，吉林省是世界三大黄金玉米??带之一，因此本文选择东北地区的吉林省和辽宁省作为研宄区域研宄本文方法??对其他非理想区域的适用性，验证数据来自３０个农业气象站点（图２－３）。??１２０。０＇?０＂Ｅ?１２５＇?０＇?０＂Ｅ?１３０＇?０＇０＇Ｅ??Ｊ?Ｉ?ｉ?Ｉ???Ｎ??４６。０，０、?入?＂４６＂?Ｏ＇ＣＴＮ??＇＇＇＇＇＇??４２。０＇０＇Ｎ－?－４２＝?０＇０＇Ｎ??４０。０＇?Ｏ＾Ｎ－?＾?－４０°?０＇?Ｏ＇Ｎ?学??０?２００?４００?８００??３８°?０＇?Ｏ＇Ｎ－??—■＝—?］Ｋｍ?．３＾０??１２０＂?０＇０＇Ｅ?１２５＂?０＇?Ｏ＇Ｅ?１３０。０＇?Ｏ＇Ｂ??ｏ?Ｓｔａｔｉｏｎｓ?严歹???Ｐｒｏｖｉｎｃｅ?ｂｏｕｎｄａｒｙ?＾?＾?＾－７??Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ?ｌａｎｄ?ｉ?＾＞ｘ：ｐ－‘＊＾９＾??＿ｔ?Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ?ｓｕｒｆａｃｅｓ?Ｖ??■?Ｗａｔｅｒ?ｂｏｄｉｅｓ??Ｈ?Ｆｏｒｅｓｔｓ??Ｇｒａｓｓ?ｌａｎｄｓ?．??图２－３中国东北两省研究区域（分类数据来自ＧｌｏｂｅＬａｎｔｉ３０）??２．１．３．１区域自然条件??东北地区位于北讳４１°？４５°和东经１１５。？１３５°的区域，包括黑龙江、??吉林、辽宁三省及内蒙古自治区东部，总面积为１２４Ｘ１０４ｋｍ２，各省区平原相连，??无山脉阻隔，自然形成一个整体农业经济区，大部分地区属温带湿润半湿润气??候季风区，冬季寒冷，夏季温暖，光照充足、热量集中、雨量充沛、日照长、??温差大
比Ｌａｎｄｓａｔ?７?ＥＴＭ＋增加了?１个波段，这使得它可以用勞窗算法来进行大气校正??（Ｉｒｏｎｓ?ｅｔ?ａｌ．，２０１２）。并收窄了原近红外波段和原全色波段的光谱范围厂以??便去除水汽吸收的影响。如图２－４所示，与Ｌａｎｄｓａｔ?７相比Ｌａｎｄｓａｔ?８的２－７波??段的光谱范围更接近于ＭＯＤＩＳ对应波段的光谱范围（唐菲，徐涵秋Ａｕｔｈｏｒ，??２０１３）。??（２）传感器数量??Ｌａｎｄｓａｔ?８有２个传感器：ＯＬＩ和ＴＩＲＳ。但是其热红外传感器空间分辨率为??１００ｍ，与其之前的Ｌａｎｄｓａｔ?７的６０ｍ空间分辨率相比更低了，而且设计的使用??年限只有３年，低于其ＯＬＩ传感器的５年（唐菲，徐涵秋Ａｕｔｈｏｒ，２０１３）。??（３）辐射分辨率??Ｌａｎｄｓａｔ?８的ＯＬＩ传感器釆用的是推进扫描方式，该方法已在Ｅ０－１卫星的??ＡＬ工传感器上实验过的（Ｕｎｇａｒ?ｅｔ?ａｌ．，?２００３），比之前Ｌａｎｄｓａｔ系列卫星的传感??器各对应波段的信噪比相比，平均可能高出近３倍（Ｉｒｏｎｓ?ｅｔ?ａｌ．，?２０１２）。同??时Ｌａｎｄｓａｔ?８将Ｌａｎｄｓａｔ?７的辐射分辨率由原来的８?ｂｉｔ提高到了?１２?ｂｉｔ，很??大程度上增加了影像的灰度量化级。??２１??
【参考文献】：
期刊论文
[1]农业遥感研究现状与展望[J]. 史舟,梁宗正,杨媛媛,郭燕. 农业机械学报. 2015(02)
[2]得天独厚自然地理条件对美国发展的影响[J]. 张宏毅. 历史教学问题. 2014(03)
[3]时空尺度对利用MODIS地表温度估算空气温度的影响研究[J]. 刘晨晨,曹广真,张明伟,牛新赞,许文波,范锦龙. 遥感技术与应用. 2013(05)
[4]新一代Landsat系列卫星:Landsat 8遥感影像新增特征及其生态环境意义[J]. 徐涵秋,唐菲. 生态学报. 2013(11)
[5]用MODIS数据反演近地表空气温度的RM-NN算法[J]. 毛克彪,马莹,夏浪,沈心一. 高技术通讯. 2013 (05)
[6]植被物候遥感监测研究进展[J]. 夏传福,李静,柳钦火. 遥感学报. 2013(01)
[7]近10年浙江植被物候的遥感监测及时空动态[J]. 何月,樊高峰,张小伟,高大伟,胡波. 中国农学通报. 2012(16)
[8]作物模型研究进展[J]. 杨靖民,杨靖一,姜旭,张忠庆. 吉林农业大学学报. 2012(05)
[9]遥感作物物候监测方法研究[J]. 崔凯,蒙继华,左廷英. 安徽农业科学. 2012(10)
[10]融合MODIS与Landsat数据生成高时间分辨率Landsat数据[J]. 邬明权,王洁,牛铮,赵永清,王长耀. 红外与毫米波学报. 2012(01)
博士论文
[1]多传感器遥感数据的时空定量信息融合方法研究[D]. 吴鹏海.武汉大学 2014
[2]基于MODIS数据的作物物候期监测及作物类型识别模式研究[D]. 张明伟.华中农业大学 2006
本文编号：3070019
【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：138 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图２－２美国玉米带研究区域（分类数据来自ＣＤＬ）??２．１．２．１区域自然条件??（１）地貌??该区域地势平坦，地形起伏平缓，起伏不大的地势，意味着整个地区大部??
２００５）。且东北地区是中国主要的玉米和大豆产区，吉林省是世界三大黄金玉米??带之一，因此本文选择东北地区的吉林省和辽宁省作为研宄区域研宄本文方法??对其他非理想区域的适用性，验证数据来自３０个农业气象站点（图２－３）。??１２０。０＇?０＂Ｅ?１２５＇?０＇?０＂Ｅ?１３０＇?０＇０＇Ｅ??Ｊ?Ｉ?ｉ?Ｉ???Ｎ??４６。０，０、?入?＂４６＂?Ｏ＇ＣＴＮ??＇＇＇＇＇＇??４２。０＇０＇Ｎ－?－４２＝?０＇０＇Ｎ??４０。０＇?Ｏ＾Ｎ－?＾?－４０°?０＇?Ｏ＇Ｎ?学??０?２００?４００?８００??３８°?０＇?Ｏ＇Ｎ－??—■＝—?］Ｋｍ?．３＾０??１２０＂?０＇０＇Ｅ?１２５＂?０＇?Ｏ＇Ｅ?１３０。０＇?Ｏ＇Ｂ??ｏ?Ｓｔａｔｉｏｎｓ?严歹???Ｐｒｏｖｉｎｃｅ?ｂｏｕｎｄａｒｙ?＾?＾?＾－７??Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ?ｌａｎｄ?ｉ?＾＞ｘ：ｐ－‘＊＾９＾??＿ｔ?Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ?ｓｕｒｆａｃｅｓ?Ｖ??■?Ｗａｔｅｒ?ｂｏｄｉｅｓ??Ｈ?Ｆｏｒｅｓｔｓ??Ｇｒａｓｓ?ｌａｎｄｓ?．??图２－３中国东北两省研究区域（分类数据来自ＧｌｏｂｅＬａｎｔｉ３０）??２．１．３．１区域自然条件??东北地区位于北讳４１°？４５°和东经１１５。？１３５°的区域，包括黑龙江、??吉林、辽宁三省及内蒙古自治区东部，总面积为１２４Ｘ１０４ｋｍ２，各省区平原相连，??无山脉阻隔，自然形成一个整体农业经济区，大部分地区属温带湿润半湿润气??候季风区，冬季寒冷，夏季温暖，光照充足、热量集中、雨量充沛、日照长、??温差大
比Ｌａｎｄｓａｔ?７?ＥＴＭ＋增加了?１个波段，这使得它可以用勞窗算法来进行大气校正??（Ｉｒｏｎｓ?ｅｔ?ａｌ．，２０１２）。并收窄了原近红外波段和原全色波段的光谱范围厂以??便去除水汽吸收的影响。如图２－４所示，与Ｌａｎｄｓａｔ?７相比Ｌａｎｄｓａｔ?８的２－７波??段的光谱范围更接近于ＭＯＤＩＳ对应波段的光谱范围（唐菲，徐涵秋Ａｕｔｈｏｒ，??２０１３）。??（２）传感器数量??Ｌａｎｄｓａｔ?８有２个传感器：ＯＬＩ和ＴＩＲＳ。但是其热红外传感器空间分辨率为??１００ｍ，与其之前的Ｌａｎｄｓａｔ?７的６０ｍ空间分辨率相比更低了，而且设计的使用??年限只有３年，低于其ＯＬＩ传感器的５年（唐菲，徐涵秋Ａｕｔｈｏｒ，２０１３）。??（３）辐射分辨率??Ｌａｎｄｓａｔ?８的ＯＬＩ传感器釆用的是推进扫描方式，该方法已在Ｅ０－１卫星的??ＡＬ工传感器上实验过的（Ｕｎｇａｒ?ｅｔ?ａｌ．，?２００３），比之前Ｌａｎｄｓａｔ系列卫星的传感??器各对应波段的信噪比相比，平均可能高出近３倍（Ｉｒｏｎｓ?ｅｔ?ａｌ．，?２０１２）。同??时Ｌａｎｄｓａｔ?８将Ｌａｎｄｓａｔ?７的辐射分辨率由原来的８?ｂｉｔ提高到了?１２?ｂｉｔ，很??大程度上增加了影像的灰度量化级。??２１??
【参考文献】：
期刊论文
[1]农业遥感研究现状与展望[J]. 史舟,梁宗正,杨媛媛,郭燕. 农业机械学报. 2015(02)
[2]得天独厚自然地理条件对美国发展的影响[J]. 张宏毅. 历史教学问题. 2014(03)
[3]时空尺度对利用MODIS地表温度估算空气温度的影响研究[J]. 刘晨晨,曹广真,张明伟,牛新赞,许文波,范锦龙. 遥感技术与应用. 2013(05)
[4]新一代Landsat系列卫星:Landsat 8遥感影像新增特征及其生态环境意义[J]. 徐涵秋,唐菲. 生态学报. 2013(11)
[5]用MODIS数据反演近地表空气温度的RM-NN算法[J]. 毛克彪,马莹,夏浪,沈心一. 高技术通讯. 2013 (05)
[6]植被物候遥感监测研究进展[J]. 夏传福,李静,柳钦火. 遥感学报. 2013(01)
[7]近10年浙江植被物候的遥感监测及时空动态[J]. 何月,樊高峰,张小伟,高大伟,胡波. 中国农学通报. 2012(16)
[8]作物模型研究进展[J]. 杨靖民,杨靖一,姜旭,张忠庆. 吉林农业大学学报. 2012(05)
[9]遥感作物物候监测方法研究[J]. 崔凯,蒙继华,左廷英. 安徽农业科学. 2012(10)
[10]融合MODIS与Landsat数据生成高时间分辨率Landsat数据[J]. 邬明权,王洁,牛铮,赵永清,王长耀. 红外与毫米波学报. 2012(01)
博士论文
[1]多传感器遥感数据的时空定量信息融合方法研究[D]. 吴鹏海.武汉大学 2014
[2]基于MODIS数据的作物物候期监测及作物类型识别模式研究[D]. 张明伟.华中农业大学 2006
本文编号：3070019
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