【摘要】：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(guò)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(guò)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 index,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)(Blue-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GNDVI、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(jiàn)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(jiàn)光-近紅外400-1040nm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P1P2,B1B2B3。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(R~20.5)。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。(3)基于GRVI-葉綠素含量最優(yōu)預(yù)測(cè)模型和P2-B2 PROSAIL反演方案分別反演了沙洋縣2015-2016年越冬期油菜的葉綠素含量。通過(guò)與地面調(diào)查數(shù)據(jù)的對(duì)比驗(yàn)證,經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蚉ROSAIL模型的反演結(jié)果都低于實(shí)測(cè)值,但PROSAIL模型反演結(jié)果要優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱萁Y(jié)果,表明PROSAIL模型反演精度穩(wěn)定性更高。該模型可以用來(lái)制作油菜越冬期葉綠素含量分布圖。
【圖文】：

技術(shù)路線圖

油菜苗期長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)遙感反演方法研究第二章 數(shù)據(jù)獲取與處理方法2.1 研究區(qū)概況本文于 2014-2017 年間，在兩個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)開(kāi)展了小區(qū)試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)區(qū)分別位于湖北省武穴市梅川鎮(zhèn)從政村（115.5894°E ,30.1127°N）和湖北省沙洋縣曾集鎮(zhèn)張池村（112.3038°E, 30.7224°N），，共開(kāi)展三期三個(gè)小區(qū)試驗(yàn)和一個(gè)農(nóng)戶大田調(diào)查試驗(yàn)。
【學(xué)位授予單位】：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：S565.4;TP79

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本文編號(hào)：2690486