歸一化植被指數(shù)（NDVI）作為監(jiān)測植被生物量、植被生長狀態(tài)、植被覆蓋程度等的關(guān)鍵變量,其值的測算及長期監(jiān)測對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、作物資源利用等具有重要意義。當(dāng)前,NDVI的獲取均來自于MODIS、AVHRR等遙感影像,難以消除土壤背景、大氣噪聲的影響,且采樣間隔較長。GNSS衛(wèi)星信號具有較高的時(shí)間分辨率和較好的連續(xù)性,為NDVI的獲取提供了理論支持。論文采用PBO站點(diǎn)GPS衛(wèi)星SNR數(shù)據(jù),分析了多項(xiàng)式擬合階數(shù),分離并提取了反射信號特征振幅參數(shù),構(gòu)建了振幅參數(shù)與NDVI的線性反演模型。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎可以擬合所有函數(shù)的能力,構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助的NDVI反演模型,并研究比較了單頻、雙頻模式與單顆、多顆衛(wèi)星模式下反演模型特性。（1）對GPS衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,確定有效衛(wèi)星,并結(jié)合SNR觀測數(shù)據(jù)確定多項(xiàng)式擬合最優(yōu)階數(shù),分離并提取反射特征振幅參數(shù),選擇與NDVI采樣同步的振幅構(gòu)建線性反演模型并分析相關(guān)性。研究表明,振幅參數(shù)與NDVI存在一定的相關(guān)性,但線性相關(guān)系數(shù)較小,介于0.5191~0.7378之間。（2）根據(jù)振幅參數(shù)構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NDVI反演模型并予以研究分析。相關(guān)系數(shù)、均方根誤差、... 

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 研究意義與背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要內(nèi)容及組織架構(gòu)
2 GNSS-R遙感基礎(chǔ)原理
    2.1 GNSS-R幾何關(guān)系
    2.2 GNSS-R遙感觀測模式及其特性
    2.3 有效散射區(qū)
    2.4 反射點(diǎn)位置計(jì)算
    2.5 本章小結(jié)
3 GPS衛(wèi)星觀測信號SNR及其特性
    3.1 信噪比數(shù)據(jù)及多路徑效應(yīng)
    3.2 測站環(huán)境對SNR觀測值的影響
    3.3 本章小結(jié)
4 基于GPS衛(wèi)星SNR的NDVI線性反演模型構(gòu)建
    4.1 數(shù)據(jù)來源
    4.2 有效散射區(qū)的確定
    4.3 NDVI線性反演模型構(gòu)建
    4.4 本章小結(jié)
5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助的NDVI反演模型構(gòu)建實(shí)驗(yàn)研究
    5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    5.2 NDVI反演模型構(gòu)建與分析
    5.3 基于單/雙頻、單/多顆GPS衛(wèi)星模式的NDVI反演模型分析
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種GPS多路徑反射信號的雪深反演[J]. 稅廣通,鄭南山,周方平,嚴(yán)薛峰,史永鵬,班盟,祁作棟.  測繪科學(xué). 2017(10)
[2]GNSS多路徑和信噪比相關(guān)性分析[J]. 尹子明,陳明劍,閆建巧,汪威,周潤楊.  測繪與空間地理信息. 2017(02)
[3]基于GPS-IR的美國中西部地區(qū)NDVI時(shí)間序列反演[J]. 吳繼忠,吳瑋.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(24)
[4]基于雙基雷達(dá)原理的GNSS海面反射信號建模方法[J]. 祁永強(qiáng),張波,楊東凱,張彥仲,王強(qiáng).  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(08)
[5]利用GPS的SNR觀測值進(jìn)行雪深監(jiān)測研究[J]. 戴凱陽,張雙成,李振宇,趙迎輝,南陽.  大地測量與地球動(dòng)力學(xué). 2016(06)
[6]GPS-R技術(shù)中信號反射點(diǎn)位置計(jì)算[J]. 張磊,高山,沈震.  北京測繪. 2016(01)
[7]GPS-R技術(shù)輔助的土壤水含量變化監(jiān)測[J]. 徐曉悅,鄭南山,譚興龍.  測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(05)
[8]SVRM輔助的北斗GEO衛(wèi)星反射信號土壤濕度反演方法[J]. 楊磊,吳秋蘭,張波,梁勇,洪學(xué)寶,鄒文博.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(06)
[9]GNSS-R遙感觀測模式及陸面應(yīng)用[J]. 萬瑋,李黃,洪陽,陳秀萬,彭學(xué)峰.  遙感學(xué)報(bào). 2015(06)
[10]基于GNSS-R干雪深度檢測的研究[J]. 邵禮明,張?jiān)?孟婉婷,袁國良.  電子設(shè)計(jì)工程. 2015(17)

博士論文
[1]基于GNSS信噪比數(shù)據(jù)的測站環(huán)境誤差處理方法及其應(yīng)用研究[D]. 葉險(xiǎn)峰.中國地質(zhì)大學(xué) 2016
[2]GNSS-R陸面遙感散射特性研究[D]. 吳學(xué)睿.大連海事大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類研究[D]. 趙麗娟.東華理工大學(xué) 2014
[2]GNSS-R反射信號特征分析及仿真[D]. 馬小東.北京化工大學(xué) 2013
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的杉木林蓄積量估測方法研究[D]. 許煒敏.福建師范大學(xué) 2012
[4]基于遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的土壤含水量反演研究[D]. 劉麗娜.電子科技大學(xué) 2011
[5]GNSS反射信號接收與處理方法研究[D]. 吳紅甲.北京化工大學(xué) 2010
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物蟲情預(yù)測預(yù)報(bào)及其MATLAB實(shí)現(xiàn)[D]. 高寧.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2003



本文編號：3684528