基于環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、對(duì)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)可以及時(shí)了解農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況、苗情、土壤墑情、營(yíng)養(yǎng)狀況及其變化,便于采取各種管理措施,從而保證農(nóng)作物的正常生長(zhǎng);同時(shí)通過(guò)對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)的監(jiān)測(cè)還可以及時(shí)掌握氣象災(zāi)害和病蟲(chóng)害將對(duì)作物產(chǎn)量造成的損失情況,所以長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)具有非常重要的意義。本文以2009年環(huán)境衛(wèi)星的高光譜影像(HJ-1A HSI:Hyperspectral Image)和2010年三個(gè)生育期的環(huán)境衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)(HJ-1 CCD)和熱紅外數(shù)據(jù)(HJ-1 IRS

2、)以及地面同步測(cè)量的光譜反射率數(shù)據(jù)和理化參數(shù)為數(shù)據(jù)源,以監(jiān)測(cè)北京冬小麥的長(zhǎng)勢(shì)和干旱為目標(biāo),進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。主要研究工作如下:
  (1)數(shù)據(jù)集的獲取與處理。包括地面光譜數(shù)據(jù)、理化參數(shù)(LAI(Leaf Area Index)、葉綠素、可溶性糖、葉片全氮等)、高光譜HSI遙感數(shù)據(jù)、多光譜遙感數(shù)據(jù)的獲取與處理。遙感影像的數(shù)據(jù)處理主要包括幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正,同時(shí)對(duì)影像進(jìn)行分類(lèi),提取了冬小麥的種植面積。
  (2)利用高

3、斯函數(shù)模擬HSI的通道響應(yīng)函數(shù),將地面光譜反射率匹配到HSI通道上。分別對(duì)地面ASD光譜反射率和HSI光譜反射率的原始光譜、導(dǎo)數(shù)光譜、歸一化光譜指數(shù)(NDSI)、減法指數(shù)(SSI)和地面理化參數(shù)進(jìn)行了相關(guān)性分析,選出了敏感波段或波段組合。
  (3)提取模擬的HSI光譜反射率的紅邊參數(shù),并與葉片全氮進(jìn)行了相關(guān)性分析。構(gòu)建了利用紅邊寬度反演葉片全氮含量,利用NDSI反演LAI,利用SSI反演葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b、可溶性糖

4、的的統(tǒng)計(jì)模型,由可溶性糖和全氮計(jì)算了碳氮比值,并對(duì)各個(gè)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。利用HJ-1 HSI影像對(duì)各種理化參數(shù)進(jìn)行了填圖,并分別利用上述理化參數(shù)以及利用LAI、葉綠素、碳氮比值進(jìn)行RGB假彩色合成進(jìn)行長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)。
  (4)利用地面光譜反射率計(jì)算8種植被指數(shù),并與地面測(cè)量的LAI進(jìn)行相關(guān)性分析,篩選出最優(yōu)植被指數(shù)。將篩選出的植被指數(shù)與LAI建立了統(tǒng)計(jì)模型,反演了3個(gè)生育期的LAI,并進(jìn)行了驗(yàn)證。最后對(duì)LAI分等定級(jí)并填圖進(jìn)行長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)。

5、
  (5)根據(jù)環(huán)境衛(wèi)星的CCD圖像構(gòu)建的NIR-R光譜特征空間,計(jì)算土壤線斜率,進(jìn)而計(jì)算垂直干旱植被指數(shù)(PDI);獲取了地表比輻射率ε和大氣水分含量ω,基于熱紅外的單通道算法,反演了冬小麥的冠層溫度,進(jìn)而計(jì)算溫度植被干旱指數(shù)(TVDI),對(duì)兩種植被干旱指數(shù)進(jìn)行分等定級(jí),進(jìn)行干旱監(jiān)測(cè),并對(duì)兩種干旱監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行比較。用環(huán)境衛(wèi)星的HSI數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè),LAI的長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)精度最高,驗(yàn)證精度0.8601,碳氮比值次之,精度為0.8008

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