【摘要】：高速公路網(wǎng)的逐步發(fā)展以及人類交通活動的日益頻繁,對高速公路沿線路域生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重威脅,為保護有限的植被資源和日趨惡化的生態(tài)環(huán)境,必須對高等級公路路域環(huán)境進行分析和定期地對路域環(huán)境進行動態(tài)監(jiān)測。及時準(zhǔn)確監(jiān)測植被含水量可以獲取植被的健康狀況信息,本文選取能夠表征植被含水量的葉片等效水厚度作為研究目標(biāo),以用于衡量植被的生理狀況、形態(tài)結(jié)構(gòu)和健康程度。本文以湖南省長益高速公路路域為研究區(qū),選取Landsat8 OLI多光譜遙感影像為數(shù)據(jù)源,結(jié)合物理輻射傳輸模型基礎(chǔ),基于影像水分特征波段反射率、水分指數(shù)和復(fù)比指數(shù)構(gòu)建了兩種路域植被等效水厚度反演模型,并對模型進行精度對比評價,實現(xiàn)了對植被冠層等效水厚度的估算。主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:(1)基于PRO4SAIL輻射傳輸模型,分析獲取植被等效水厚度Landsat8 OLI影像的敏感波段為B6、B7;(2)通過建立水分指數(shù)與實測等效水厚度的統(tǒng)計模型,選取相關(guān)性最高的歸一化多波段干旱指數(shù)(NMDI)參與等效水厚度物理模型反演;(3)構(gòu)建六個復(fù)比指數(shù),并分析其與等效水厚度的相關(guān)性,選取相關(guān)性顯著的NDⅡ/NDⅥ復(fù)比指數(shù)為等效水厚度反演模型因子;(4)把B6、B7、NMDⅠ、NDⅡ/NDⅥ作為反演因子,基于PRO4SAIL模型進行植被等效水厚度反演建模,成功建立了 PRO4SAIL+支持向量機回歸(SVR)的組合模型與PRO4SAIL+K最近鄰回歸算法(KNN)的組合模型,并成功反演路域植被等效水厚度;(5)對比分析PRO4SAIL+SVR模型與PRO4SAIL+KNN模型反演結(jié)果,可知兩種模型反演結(jié)果變化趨勢一致,分布情況相似,從而證實了利用多光譜遙感影像反演植被等效水厚度具有實際可行性。研究結(jié)果表明:支持向量機回歸模型配合物理模型用于多光譜遙感影像反演植被等效水的速度快,適合于大面積預(yù)估路域植被等效水厚度含量;K最近鄰算法結(jié)合輻射傳輸模型對植被等效水厚度反演的精度較高,可較精準(zhǔn)反應(yīng)路域植被含水量情況。研究成果為輻射傳輸模型與人工智能算法結(jié)合定量反演植被等效水厚度提供了有力支撐,為利用多光譜數(shù)據(jù)對南方丘陵地區(qū)高速公路域植被參數(shù)定量化反演奠定了基礎(chǔ)。
【圖文】：

Ｊａｃｑｕｅｍｏｕｄ將基于Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ邋ＰＬＡＴＥ模型的ＰＲＯＳＰＥＣＴ模型完善成功，引入立體角逡逑假定葉片的太陽光線均以這個立體角透過，而在葉片內(nèi)部，假設(shè)光通量是各向同性。早逡逑期的平板模型和完善后的ＰＲＯＳＰＥＣＴ模型承意圖如圖２．１所示。逡逑９逡逑

邐ｆ）等效水厚度ＥＷＴ逡逑圖２．３參數(shù)值變化時植被冠層反射率曲線逡逑圖２．３中ｆ）圖是不同等效水厚度對植被冠層光譜的影響，當(dāng)ＥＷＴ從Ｏ．Ｏｌｇｗｍ－２逡逑到０．０７ｇ＊ｃｎｒ２，步長為０．０１ｇ？ｃｎｒ２，其他參數(shù)固定在參考值處，可以看出ＥＷＴ對冠層逡逑光譜的９６０ｎｍ、１２００ｎｍ、１４６０ｎｍ、１９３０ｎｍ波長附近有吸收波谷，即受到吸收影響，逡逑可見光區(qū)間的冠層光譜受其影響極其微弱甚至可以說幾乎沒有影響，，但在波長８００ｎｍ逡逑以后的光譜區(qū)域，隨著等效水厚度含量的增加反射率降低。逡逑繼續(xù)觀察在波長８００ｎｍ以后的近紅外和短波紅外區(qū)域還受到了葉面積指數(shù)、類胡逡逑蘿卜素、結(jié)構(gòu)參數(shù)、干物質(zhì)含量的影響，其中結(jié)構(gòu)參數(shù)、類胡蘿卜素和干物質(zhì)含量對逡逑該區(qū)域反射率的影響相對較�。喝~面積指數(shù)在全波段具有較強的敏感性，在８００ｎｍ－逡逑１４００ｎｍ范圍內(nèi)，反射率隨著葉面積指數(shù)的增加而增加，１４００－２５００ｎｍ范圍內(nèi)，反射率逡逑隨其增大而減小。逡逑因此等效水厚度在模擬植被冠層光譜中的敏感波段范圍是８０0ｎｍ－２４００ｎｍ
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P237

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本文編號：2677133