不同重金属胁迫水稻物候特征差异遥感分析
发布时间:2021-09-17 12:59
随着工业的快速发展,一些地区的农田生态系统已经遭受到多种重金属的不同程度污染,严重影响了农田生态系统的健康,而由此产生的食品安全问题也已经威胁到了人类健康。一种有效的方法监测作物重金属胁迫程度对确保农业产量和食品安全是至关重要的。植被物候是能够有效表征环境变化的敏感指标。土壤受重金属污染,必然会影响其地上作物及周围环境的变化,从而引起物候的变化。而遥感技术是探测植被物候变化的一种简单且有效的方式。因此,通过遥感手段获取作物的物候信息来监测农田重金属胁迫程度对人类食品安全及环境保护都具有非常重要的意义。本文以位于湘江流域的湖南省株洲市的水稻田为研究区,通过获取和采集相关研究区的遥感影像数据及作物生长所位于的土壤重金属浓度参数等实测数据,以探索水稻遥感物候对重金属胁迫的评价潜力为目标,分析不同胁迫程度下水稻物候的差异,证明特定的物候特征是监测水稻重金属胁迫的有效指标。物候信息的遥感提取主要是基于植被指数时间序列曲线,本文依据当前遥感水稻物候信息提取的相关研究,选取增强型植被指数(EVI)进行植被生长状况的反演。实验在研究区内选取轻度和重度两种重金属胁迫程度的水稻田,采用对应水稻田生长周期内...
【文章来源】:中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:69 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 水稻重金属胁迫遥感监测
1.2.2 重金属胁迫对水稻物候期影响
1.2.3 遥感水稻物候期提取
1.3 研究内容及方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 论文组织架构
第2章 研究区与数据准备
2.1 研究区概况
2.2 野外实测数据采集
2.3 影像数据获取及处理
第3章 植被指数时间序列构建
3.1 水稻植被指数时间序列构建
3.2 水稻植被指数EVI时间序列重构
3.3 非对称高斯模型函数
3.3.1 区间提取
3.3.2 区间拟合
3.3.3 整体连接
第4章 水稻物候期提取
4.1 一阶导数分析法
4.2 时间序列曲线一阶导数分析
4.3 水稻关键物候期提取
第5章 水稻物候指标构建与分析
5.1 物候期间隔指标构建与分析
5.1.1 物候期间隔指标构建
5.1.2 物候期间隔指标分析
5.2 时间序列曲线积分面积指标构建与分析
5.2.1 积分面积指标构建
5.2.2 积分面积指标分析
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 本文创新点
6.3 不足与展望
参考文献
致谢
附录
【参考文献】:
期刊论文
[1]重金属铜和锌胁迫下的小麦冠层反射光谱特征[J]. 王慧,曾路生,孙永红,张金恒,郭庆增,孙芳莉,宋朝玉,陈建美. 农业工程学报. 2017(02)
[2]MODISEVI时序数据重建方法及拟合分析[J]. 王乾坤,于信芳,舒清态,尚珂,文可戈. 地球信息科学学报. 2015(06)
[3]遥感同化WOFOST模型动态监测水稻重金属污染胁迫[J]. 赵利婷,刘湘南,丁超,刘烽,裴松伟,夏小鹏. 农业环境科学学报. 2015(02)
[4]Multi-Temporal Detection of Rice Phenological Stages Using Canopy Spectrum[J]. WANG Lin,ZHANG Fu-cun,JING Yuan-shu,JIANG Xiao-dong,YANG Shen-bin,HAN Xiao-mei. Rice Science. 2014(02)
[5]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)
[6]基于冠层多维光谱的水稻镉污染胁迫诊断模型研究[J]. 金铭,刘湘南,李铁瑛. 中国环境科学. 2011(01)
[7]镉污染水稻高光谱诊断分析与建模[J]. 修丽娜,刘湘南,刘美玲. 光谱学与光谱分析. 2011(01)
[8]MODIS NDVI与MODIS EVI的比较分析[J]. 李文梅,覃志豪,李文娟,杨强. 遥感信息. 2010(06)
[9]湘江重金属污染现状、污染原因分析与对策探讨[J]. 刘耀驰,高栗,李志光,刘素琴,黄可龙,李倦生. 环境保护科学. 2010(04)
[10]成熟期水稻砷污染胁迫光谱诊断空间模型研究[J]. 曹仕,刘湘南,曹珊. 中国生态农业学报. 2010(04)
博士论文
[1]水稻重金属胁迫生理功能变化遥感分析方法研究[D]. 金铭.中国地质大学(北京) 2017
本文编号:3398771
【文章来源】:中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:69 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 水稻重金属胁迫遥感监测
1.2.2 重金属胁迫对水稻物候期影响
1.2.3 遥感水稻物候期提取
1.3 研究内容及方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 论文组织架构
第2章 研究区与数据准备
2.1 研究区概况
2.2 野外实测数据采集
2.3 影像数据获取及处理
第3章 植被指数时间序列构建
3.1 水稻植被指数时间序列构建
3.2 水稻植被指数EVI时间序列重构
3.3 非对称高斯模型函数
3.3.1 区间提取
3.3.2 区间拟合
3.3.3 整体连接
第4章 水稻物候期提取
4.1 一阶导数分析法
4.2 时间序列曲线一阶导数分析
4.3 水稻关键物候期提取
第5章 水稻物候指标构建与分析
5.1 物候期间隔指标构建与分析
5.1.1 物候期间隔指标构建
5.1.2 物候期间隔指标分析
5.2 时间序列曲线积分面积指标构建与分析
5.2.1 积分面积指标构建
5.2.2 积分面积指标分析
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 本文创新点
6.3 不足与展望
参考文献
致谢
附录
【参考文献】:
期刊论文
[1]重金属铜和锌胁迫下的小麦冠层反射光谱特征[J]. 王慧,曾路生,孙永红,张金恒,郭庆增,孙芳莉,宋朝玉,陈建美. 农业工程学报. 2017(02)
[2]MODISEVI时序数据重建方法及拟合分析[J]. 王乾坤,于信芳,舒清态,尚珂,文可戈. 地球信息科学学报. 2015(06)
[3]遥感同化WOFOST模型动态监测水稻重金属污染胁迫[J]. 赵利婷,刘湘南,丁超,刘烽,裴松伟,夏小鹏. 农业环境科学学报. 2015(02)
[4]Multi-Temporal Detection of Rice Phenological Stages Using Canopy Spectrum[J]. WANG Lin,ZHANG Fu-cun,JING Yuan-shu,JIANG Xiao-dong,YANG Shen-bin,HAN Xiao-mei. Rice Science. 2014(02)
[5]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)
[6]基于冠层多维光谱的水稻镉污染胁迫诊断模型研究[J]. 金铭,刘湘南,李铁瑛. 中国环境科学. 2011(01)
[7]镉污染水稻高光谱诊断分析与建模[J]. 修丽娜,刘湘南,刘美玲. 光谱学与光谱分析. 2011(01)
[8]MODIS NDVI与MODIS EVI的比较分析[J]. 李文梅,覃志豪,李文娟,杨强. 遥感信息. 2010(06)
[9]湘江重金属污染现状、污染原因分析与对策探讨[J]. 刘耀驰,高栗,李志光,刘素琴,黄可龙,李倦生. 环境保护科学. 2010(04)
[10]成熟期水稻砷污染胁迫光谱诊断空间模型研究[J]. 曹仕,刘湘南,曹珊. 中国生态农业学报. 2010(04)
博士论文
[1]水稻重金属胁迫生理功能变化遥感分析方法研究[D]. 金铭.中国地质大学(北京) 2017
本文编号:3398771
本文链接:https://www.wllwen.com/nykjlw/nzwlw/3398771.html
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