微波遙感水稻種植面積提取、生物量反演與稻田甲烷排放模擬.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、水稻是世界上非常重要的農(nóng)作物,也是擁有13億人口的中國最主要的糧食作物,占全國糧食產(chǎn)量的40%以上。水稻產(chǎn)量無疑是今后農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和國家安全方面值得關(guān)注的重要問題。開展水稻遙感研究對農(nóng)業(yè)與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展、食品與水安全和溫室氣體減排等都具有重要意義。本研究選取浙江富陽和海寧市部分區(qū)域的水稻田作為研究區(qū),目的是利用微波遙感技術(shù)與生態(tài)模型對水稻田遙感信息提取、水稻結(jié)構(gòu)參數(shù)反演和水稻田對氣候環(huán)境影響評價等方面進行綜合探討和研究。 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中

2、常用的水稻面積的統(tǒng)計方法周期長,不僅需要花費大量的人力物力,而且獲得面積的真實性也受到制約。遙感技術(shù)憑借實時、快速、大范圍、客觀準(zhǔn)確等優(yōu)點用于提取水稻種植面積是對傳統(tǒng)方法的一個有力補充。另外,水稻結(jié)構(gòu)參數(shù)的遙感定量反演一直是水稻遙感生物量估算和估產(chǎn)研究中的一個主要問題。因此,本研究嘗試開發(fā)了一個用于模擬水稻散射特性和結(jié)構(gòu)參數(shù)反演的一階散射模型,為應(yīng)用遙感技術(shù)進行水稻生物量估算提供了一個新的手段。目前,分析水稻田對氣候環(huán)境的影響是生態(tài)領(lǐng)域

3、的一個研究熱點,本研究利用一個基于模擬生態(tài)過程的DNDC(Denitrification and Decomposition)模型對水稻生長期內(nèi)的甲烷排放進行了模擬。通過情景分析,提出了有利于甲烷氣體減排的耕作管理措施,并為今后減少和控制水田甲烷排放提供科學(xué)依據(jù)。具體研究內(nèi)容和結(jié)果概述如下: (1)利用富陽市水稻生長期內(nèi)獲取的三景不同時期ALOS/PALSAR數(shù)據(jù)進行合成,生成多時相彩色復(fù)合圖,利用支持向量機(SVM-Suppo

4、rt Vector Machine)算法進行分類。目的是充分利用這三個水稻生長期內(nèi)各地物的后向散射系數(shù)的時間變化差異進行感興趣目標(biāo)(水稻田)的提取。本研究主要是依據(jù)水田在不同時期的地物特征變化很大,而其他地物變化相對較小的獨特特征,在時間維空間內(nèi)進行向量分割,提取出水稻的種植面積分布。并利用高分辨率(2.5m) ALOS/PRISM數(shù)據(jù)、土地利用調(diào)查矢量圖件及其實地踏查進行對比及分類精度驗證。研究結(jié)果表明水稻類別的提取精度可以達(dá)到90%

5、。 (2)利用上述SVM自動分類方法,結(jié)合逐級分類、人工輔助糾正,對研究區(qū)浙江海寧市部分區(qū)域的水稻田進行提取。以水稻的分類專題圖為掩模,得到只包含水田的雷達(dá)原始后向散射圖層。利用與雷達(dá)衛(wèi)星過境近同步的實測地面水稻結(jié)構(gòu)參數(shù)作為模型輸入變量,對廣泛使用的用于模擬樹木后向散射系數(shù)的輻射傳輸模型進行內(nèi)部參數(shù)修改,得到適用于模擬水稻作物的冠層后向散射系數(shù)的模型。結(jié)果表明,改進模型的模擬值與地面實測點對應(yīng)的雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)后向散射系數(shù)值進行比較

6、,兩者具有很好的一致性。 (3)以后向散射系數(shù)圖像、雷達(dá)波束入射角為輸入變量,利用改進的一階輻射傳輸模型以及遺傳算法優(yōu)化工具GAOT,在Matlab環(huán)境下,對海寧水稻部分種植區(qū)內(nèi)的兩個重要結(jié)構(gòu)參數(shù)(水稻高度和密度)進行反演。再通過對水稻測量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,得到了的水稻生物量生長方程,進而對研究區(qū)內(nèi)水稻田生物量進行了空間分布制圖和定量估算。為進一步開展遙感估產(chǎn)以及農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳平衡定量研究提供重要參數(shù)。 (4)利用由覆蓋

7、全海寧市ALOS/AVNIR-2多光譜數(shù)據(jù)提取的水稻面積信息和實地調(diào)查獲得的水稻耕作管理信息為輸入變量,應(yīng)用生物地球化學(xué)模型(DNDC模型)對研究區(qū)水稻田進行生態(tài)過程模擬。通過對不同耕作模式下稻田溫室氣體CH4排放量進行情景分析與定量估算,提出了有利于稻田甲烷減排的耕作措施。 綜上所述,本研究在以下幾方面取得了進展:驗證了在水稻主要生長期內(nèi)獲得的多時相ALOS/PALSAR雷達(dá)數(shù)據(jù)提取種植面積的實用性;在原有輻射傳輸模型基礎(chǔ)上進

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