版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、油菜是我國(guó)主要的油料作物之一,播種面積大,分布地區(qū)廣。準(zhǔn)確及時(shí)地進(jìn)行區(qū)域油菜長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè),能為政府和農(nóng)戶提供重要的決策信息和技術(shù)支持。關(guān)鍵生長(zhǎng)期的葉面積指數(shù)、葉綠素含量以及生物量能夠準(zhǔn)確的反應(yīng)油菜的營(yíng)養(yǎng)狀況和生長(zhǎng)趨勢(shì),但是傳統(tǒng)的田間監(jiān)測(cè)方法比較費(fèi)時(shí)費(fèi)力,不適合實(shí)時(shí)大范圍監(jiān)測(cè)。遙感技術(shù)能通過豐富的光譜信息快速估計(jì)作物長(zhǎng)勢(shì)參數(shù),在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中有廣泛的應(yīng)用。
本文以田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別研究了油菜苗期長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃蚉ROSAIL模型
2、反演方法,并基于高分一號(hào)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),獲得了由兩種方法反演的油菜越冬期葉綠素含量分布圖,通過與地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析了兩種反演方法用于大范圍油菜長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)的可行性。圍繞上述研究?jī)?nèi)容,主要結(jié)果如下:
(1)利用高分一號(hào)衛(wèi)星響應(yīng)函數(shù),將冠層高光譜重采樣為藍(lán)、綠、紅、近紅外寬波段,計(jì)算得到常用的15個(gè)寬波段植被指數(shù),對(duì)比分析了植被指數(shù)與長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)的相關(guān)性。在15個(gè)植被指數(shù)中,增強(qiáng)植被指數(shù)(Enhanced vegetation ind
3、ex,EVI)、優(yōu)化的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(Optimized soil adjusted vegetation index,OSAVI)、綠色比值植被指數(shù)(Green ratio vegetation index,GRVI)、重歸一化植被指數(shù)(Reclassified vegetation index,RDVI)、歸一化綠度植被指數(shù)(Green normalized vegetation index,GNDVI)、歸一化藍(lán)綠植被指數(shù)(Bl
4、ue-green normalized vegetation index,GBNDVI)與葉面積指數(shù)的相關(guān)系數(shù)較高,比值植被指數(shù)(Ratio vegetation index,RVI)、綠色比值植被指數(shù)GRVI以及歸一化綠度植被指數(shù)GNDVI與地上部生物量相關(guān)系數(shù)較高,綠色比值植被指數(shù)GRVI與葉綠素含量的相關(guān)性最好,其次是比值植被指數(shù)RVI。分別構(gòu)建了油菜苗期葉面積指數(shù)、葉綠素含量以及生物量的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型,最優(yōu)模型植被指數(shù)分別為GND
5、VI、GRVI和GNDVI。
(2)PROSAIL模型輸入?yún)?shù)對(duì)應(yīng)的敏感波段不盡相同,其中可見光是葉綠素含量(Cab)最敏感的波段,而近紅外波段對(duì)葉面積指數(shù)(Leaf area index,LAI)變化最敏感。參數(shù)不確定性和光譜數(shù)據(jù)選擇都會(huì)影響PROSAIL模型的反演精度,對(duì)于2套參數(shù)方案,其中P1有8個(gè)未知參數(shù),P2根據(jù)田間實(shí)際固定部分參數(shù),保留5個(gè)未知參數(shù),以及3個(gè)光譜數(shù)據(jù)波段組合,B1是全部可見光-近紅外400-1040
6、nm范圍內(nèi)的高光譜,B2是模擬的高分一號(hào)4個(gè)波段,B3是基于相關(guān)性分析和逐步回歸篩選的優(yōu)選波段,PROSAIL對(duì)葉面積指數(shù)和葉綠素含量的反演精度都有P1<P2,B1<B2<B3。對(duì)于葉面積指數(shù)反演,除了P1-B1反演精度較低,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合決定系數(shù)只有0.42,其它幾種反演方案的反演精度都較高(R2>0.5)。對(duì)于葉綠素反演,幾種反演方案預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合決定系數(shù)都高于0.5,基于寬波段和優(yōu)選波段的擬合決定系數(shù)高于0.6。
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 22667.作物長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)的垂直分布反演及遙感監(jiān)測(cè)研究
- 基于遙感數(shù)據(jù)的作物長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)反演及作物管理分區(qū)研究.pdf
- 油菜苗期抗旱性評(píng)價(jià)及生理機(jī)制研究.pdf
- 鎘對(duì)甘藍(lán)型油菜苗期生長(zhǎng)的影響.pdf
- 基于多源遙感數(shù)據(jù)的油菜長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè).pdf
- 春油菜苗期主要害蟲的防治及農(nóng)藥殘留研究.pdf
- 多尺度分割的作物長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)反演研究
- 利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)獲取油菜苗期生長(zhǎng)信息方法的研究.pdf
- 基于光譜分析的冬油菜苗期田間雜草識(shí)別研究.pdf
- 甘藍(lán)型油菜苗期耐旱相關(guān)性狀的QTL分析.pdf
- 甘藍(lán)型油菜苗期耐淹性鑒定和不同耐淹性材料的光合參數(shù)差異.pdf
- 氯化膽堿對(duì)油菜苗期及蕾薹期干旱脅迫的緩解效應(yīng).pdf
- 茄科蔬菜苗期病害
- 人工合成甘藍(lán)型油菜苗期對(duì)干旱、鹽脅迫的生理響應(yīng).pdf
- 不同遙感變量組合模式監(jiān)測(cè)小麥關(guān)鍵長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)研究.pdf
- 草除靈對(duì)甘藍(lán)型油菜苗期生長(zhǎng)的影響及生理調(diào)控研究.pdf
- 不同育苗方法對(duì)茄子苗期長(zhǎng)勢(shì)及產(chǎn)量的影響
- 甘藍(lán)型油菜苗期耐濕性和抗旱性相關(guān)QTL分析.pdf
- 基于多遙感參數(shù)的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)綜合監(jiān)測(cè)指標(biāo)研究.pdf
- 47576.融合多源遙感數(shù)據(jù)反演地表參數(shù)的方法研究
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論