水稻生育期及生长参数的近地面遥感监测研究

发布时间：2021-11-04 03:22

　　遥感技术可以快速、无损、实时地获取作物生长状态信息,为精细农业提供可靠的技术支撑。近地面遥感平台具有操作简便、灵活多变的特点,可为作物生理生化参数监测提供丰富的数据资料,显著提高作物生长监测的准确性和可靠性。本研究以不同年份、品种、种植密度和施氮水平的4个水稻田间试验数据为依托,利用两种地物光谱仪（ASD FieldSpec Pro spectrometer和GreenSeeker）获取地面冠层反射光谱数据和多种无人机载传感器（RGB相机,近红外相机和多光谱相机）获取冠层影像数据,探寻基于地面光谱指数（归一化植被指数NDVI和叶绿素红边指数CIred edge）时间序列的水稻关键生育时期快速监测方法,比较不同传感器在水稻叶片和植株氮积累估测上的表现,确定估测水稻生物量及植株氮含量的适宜光谱指数和纹理指数,并结合利用光谱和纹理信息建立基于无人机平台的水稻地上部生物量和植株氮含量监测模型。研究结果为近地面遥感技术在作物生长监测中应用提供理论与技术支撑。首先,确定了基于植被指数时间序列的水稻关键生育时期的监测方法。NDVI时间序列曲线一阶导数的最大值、零值和最小值分别可以用来估测有效分蘖临界... 

【文章来源】：南京农业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：139 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１－１近红外波段（８００?ｎｍ）在水稻拔节期的八个基于灰度共生矩阵纹理特征：均值（ａ），方差（ｂ），均??

移动速度慢，在??有风的情况下稳定性相对较差，较难获取到理想的数据［８３］。直升机能够垂直升降、悬??停、横向飞行，且载荷较大，但操作复杂，维修护理费高昂，噪声较大［８１，８４，８５］。多旋??翼无人机可以原地起飞和降落，可自由悬停，特有的ＧＰＳ导航作业使其操作变得简单??［８６＿８９］（图ｌ－２ａ）。固定翼无人机飞行速度快、续航时间长，但无法悬停，因此拍到的影??像易模糊，需要使用高快门速度的摄影装备［９（），９１］（图ｌ－２ｂ），目前多旋翼和固定翼无??人机的应用最为广泛。??图１－２多旋翼无人机（ａ）和固定翼无人机（ｂ）??Ｆｉｇ．?１－２?Ｍｕｌｔｉ－ｒｏｔｏｒ?ＵＡＶ?（ａ）?ａｎｄ?ｆｉｘｅｄ－ｗｉｎｇ?ＵＡＶ?（ｂ）??无人机遥感平台成本低、数据获取灵活，可应用于复杂农田环境［９２］，因此基于无??人机遥感平台的作物生长监测已成为当前精确农业的研宄热点。由于无人机平台的载??荷能力有限，因此搭载的传感器需满足质量轻和尺寸小的要求。目前应用较多的传感??器有ＲＧＢ数码相机、多光谱相机、高光谱相机和热红外相机，这些传感器已广泛应??８??

逻辑曲线拟合｜丨字节?ＳＲ?苎蜱丨??Ｊ?ｊ?育生＾ｒ?氮氮?｜?■??光谱指数时间序列?！期?物?物?含?含丨??光谱、纹理信息提取???最．量最Ｉ?ｊ??光谱指数?１阶导数｜?：?＿?＿?＿?＿?＿＿?ｉ?Ｉ?光谱、纹＾指数计ｇ?￣??｜特征匹ＳＢ?｜?Ｉ模型拟合Ｉ???４：??＋??Ｉ?生育期估测模型?｜?｜?生长参数估测模型?｜??＜￣￣Ｉ?模型验证?Ｉ￣￣＞???？?＊?１?ｙ???｜?水稻生育期及生长参数的近地面遥感监测技术??图２－１本研究的技术路线图??Ｆｉｇ．?２－１?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｅ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｓｔｕｄｙ??ｌｌ７°５ｒ〇＂Ｅ?ＩＩ９°４２，０＂Ｅ?ｍｏ３３，０＂Ｆ??￣＾Ｔ７ｋＴ?ｉ??Ｃ?：?＾?????￣￣Ｎ．．．．．．．??？ｉ?）ｒｔｈｏｐｈｏｌｏ??＂７°ｓｉ．ｉｔｅ?ｉ陳《＂ｅ?ｉ＂－＾Ｖｋ－．?＼?ｉＢ＇９ＳｅＷ＾＊?１?＊?一＇??、、、、；：，／ｆ?＊＇?ｍｉ＾ａＷ？！?＾??Ｉ２０°４５，３０ＭＥ?ｌ２０°４５＼ｎ”Ｅ?Ｉ２０°４５＼Ｊ２＂Ｆ．??图２－２试验区??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｅｓｔ?ｓｉｔｅ??２６??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于无人机载高光谱空间尺度优化的大豆育种产量估算[J]. 赵晓庆,杨贵军,刘建刚,张小燕,徐波,王艳杰,赵春江,盖钧镒.  农业工程学报. 2017(01)
[2]农用无人机多传感器遥感辅助小麦育种信息获取[J]. 杨贵军,李长春,于海洋,徐波,冯海宽,高林,朱冬梅.  农业工程学报. 2015(21)
[3]农业遥感研究与应用进展[J]. 赵春江.  农业机械学报. 2014(12)
[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]“籼改粳”的生产优势及其形成机理[J]. 张洪程,张军,龚金龙,常勇,李敏,高辉,戴其根,霍中洋,许轲,魏海燕.  中国农业科学. 2013(04)
[6]基于低空无人机遥感的冬小麦覆盖度变化监测[J]. 李冰,刘镕源,刘素红,刘强,刘峰,周公器.  农业工程学报. 2012(13)
[7]无人机遥感监测小麦条锈病初探[J]. 冷伟锋,王海光,胥岩,马占鸿.  植物病理学报. 2012(02)
[8]基于无人机和地面数字影像的水稻氮素营养诊断研究[J]. 祝锦霞,陈祝炉,石媛媛,王珂,邓劲松.  浙江大学学报(农业与生命科学版). 2010(01)
[9]利用MODIS数据识别水稻关键生长发育期[J]. 孙华生,黄敬峰,彭代亮.  遥感学报. 2009(06)
[10]图像纹理特征提取方法综述[J]. 刘丽,匡纲要.  中国图象图形学报. 2009(04)



本文编号：3474897