基于时空尺度优化的遥感同化方法评估水稻重金属胁迫

发布时间：2017-08-17 15:36

  本文关键词：基于时空尺度优化的遥感同化方法评估水稻重金属胁迫

  更多相关文章： 重金属胁迫 遥感信息 WOFOST模型 数据同化 时空尺度优化

【摘要】：农作物受重金属胁迫后,其生理生化参数会发生变化,并引起光谱响应特征的变化。传统的高光谱遥感分析方法多针对作物外观和叶片结构的变化,没有考虑胁迫作物生理生化参数随生长过程的动态变化特征。利用遥感与作物模型同化,可以有效地模拟作物生长过程,实现生长参数的时空域连续描述,基于时空尺度优化的最佳耦合机制研究是解决这一问题的关键。本研究首先在长春实验区测量数据的基础上,构建田间尺度下的同化框架。基于WOFOST模型,向光合作用同化效率中加入胁迫因子fM,模拟重金属污染下水稻生长参数的持续性变化及光谱响应机制。同时,对同化观测量进行优化选择,提取不同生长阶段对重金属胁迫具有稳定响应的3种诊断光谱参数以提高模型精度。将优化后的胁迫因子代入WOFOST模型,实现对叶面积指数(LAI)、穗重(WSO)和地上总生物量(TAGP)的连续模拟,模拟精度达到94%以上。在田间尺度下构建的同化模型进行大尺度区域化应用时,会因空间升尺度而出现环境因子的空间异质性问题。通过模型输入参数的区域化,实现同化模型的空间尺度扩展。由于作物根系对重金属污染最为敏感,因此选择水稻根重作为胁迫诊断参数。基于改进的NDVI指数反演研究区的LAI,将LAI作为同化观测量以获取胁迫因子在研究区内的空间分布。利用同化后获取的胁迫因子,逐像元驱动WOFOST模型,实现对水稻根重的时空域连续模拟,并通过根重的变化表征农田重金属污染胁迫程度的差异。对同化模型的时间尺度进行优化,可以提高同化效率,保证在大区域逐像元驱动模型运行时的可靠性。基于同化模型,实现研究区内水稻LAI的动态模拟。采用Daubechies 5小波函数对LAI曲线进行分解,获取高频系数,LAI原始曲线的奇异点对应着小波高频系数的极值点。以极值点构成的极值区为参考,确定遥感数据与WOFOST模型同化的4个时间点。选取准同步的4期遥感影像进行同化,并与全部7个时期影像参与同化的方案进行对比。结果表明,基于优化后的时间尺度,能在保证精度的基础上提高同化效率,将同化模型的单点运行时间缩短30%以上。
【关键词】：重金属胁迫 遥感信息 WOFOST模型 数据同化 时空尺度优化
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X87;X56
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 引言10-20
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.2.1 遥感监测作物重金属胁迫11-13
• 1.2.2 作物生长模型研究进展13-14
• 1.2.3 遥感与作物模型耦合机制14-16
• 1.3 研究内容与方法16-20
• 1.3.1 研究内容16-17
• 1.3.2 研究方法17-20
• 第2章 田间尺度下的同化模型构建20-33
• 2.1 研究区概况20-21
• 2.2 数据获取21-22
• 2.2.1 光谱数据21
• 2.2.2 气象数据21-22
• 2.2.3 作物数据22
• 2.3 WOFOST模型改进22-24
• 2.3.1 加入重金属胁迫因子22-23
• 2.3.2 与辐射传输模型耦合23-24
• 2.4 多时期光谱指数选择24-27
• 2.5 光谱指数与耦合模型同化27-31
• 2.5.1 田间尺度下的同化模型27-29
• 2.5.2 胁迫因子的获取与分析29
• 2.5.3 水稻生长参数动态模拟29-31
• 2.6 小结31-33
• 第3章 同化模型空间尺度的扩展33-44
• 3.1 数据准备33-35
• 3.1.1 遥感影像预处理33-34
• 3.1.2 模型参数区域化34-35
• 3.2 区域尺度下同化模型构建35-39
• 3.2.1 重金属胁迫因子的确定35-36
• 3.2.2 水稻LAI的遥感反演36-37
• 3.2.3 同化模型区域化应用37-39
• 3.3 同化模型区域应用效果评价39-43
• 3.3.1 胁迫因子的空间分布39-40
• 3.3.2 水稻根重的时空连续模拟40-42
• 3.3.3 重金属污染动态监测42-43
• 3.4 小结43-44
• 第4章 同化模型时间尺度的优化44-57
• 4.1 研究区与数据44-46
• 4.1.1 研究区概况44-45
• 4.1.2 数据准备45-46
• 4.2 重金属胁迫下水稻LAI动态模拟46-50
• 4.2.1 水稻根重与WOFOST模型同化46-47
• 4.2.2 根重 WOFOST同化模型效果评价47-49
• 4.2.3 重金属胁迫下LAI变化动态监测49-50
• 4.3 基于LAI监测的模型时间尺度优化50-56
• 4.3.1 小波变换下的LAI奇异性分析50-52
• 4.3.2 同化模型最优时间尺度的确定52-54
• 4.3.3 时间尺度优化的应用效果评价54-56
• 4.4 小结56-57
• 第5章 总结与讨论57-61
• 5.1 遥感与作物生长模型同化的效果评价57-58
• 5.2 模型输入参数的适应性调整与区域化58-59
• 5.3 基于胁迫最佳观测期的时间尺度优化59-61
• 参考文献61-70
• 致谢70-71
• 附录71-72

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本文编号：689791