發(fā)布時間：2017-09-08 01:13

  本文關(guān)鍵詞：基于DART模型的遙感數(shù)據(jù)空間尺度轉(zhuǎn)換分析

  更多相關(guān)文章： 尺度轉(zhuǎn)換 遙感數(shù)據(jù) DART模型 敏感性分析 植被指數(shù)

【摘要】：不同尺度遙感數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換是遙感發(fā)展的一個重要問題,為了實現(xiàn)低分辨率遙感數(shù)據(jù)向高分辨率遙感數(shù)據(jù)信息之間的轉(zhuǎn)化,本文以2013-2014年北京市昌平區(qū)國家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范基地的小麥種植區(qū)實測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,以DART模型為平臺進行小麥參數(shù)對冠層反射率的敏感性分析,進一步進行空間尺度轉(zhuǎn)換模型建立與分析。旨在探討和分析高空間分辨率數(shù)據(jù)信息難以獲得,通過低分辨率數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換得到高分?jǐn)?shù)據(jù)信息,為農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)信息獲取提供一定的先驗知識。本文主要對小麥作物為研究對象,根據(jù)DART模型特點及原理,結(jié)合地面遙感數(shù)據(jù),對小麥場景進行模擬,并將模型中小麥參數(shù)對冠層反射率的敏感性進行分析,確定敏感因子,以便用于下一步的冠層反射光譜的模擬；根據(jù)敏感性分析結(jié)果,本文選取2m、10m及30m尺度進行可見光波段及近紅外波段冠層反射率模型建立及空間尺度轉(zhuǎn)換模型建立及分析,實現(xiàn)由低分?jǐn)?shù)據(jù)信息得到高分?jǐn)?shù)據(jù)信息的轉(zhuǎn)換,并通過模型進行相關(guān)分析。研究結(jié)果表明：本文基于DART模型與地面遙感數(shù)據(jù)進行耦合,模擬植被結(jié)構(gòu),進行模型小麥參數(shù)對冠層光譜敏感性分析,LAI和LAD是相對較敏感的模型參數(shù),LAI對反射率影響達到43.3%,在進行作物產(chǎn)量模擬或者空間尺度轉(zhuǎn)換分析時,應(yīng)精確輸入這些參數(shù),其它參數(shù)值可參考相關(guān)文獻資料輸入,以便減少模型的計算量,提高效率；構(gòu)建尺度轉(zhuǎn)換模型,實現(xiàn)低分辨率數(shù)據(jù)向高分辨率數(shù)據(jù)尺度下推；解決高分辨率的遙感數(shù)值往往無法獲取,價格昂貴的問題,通過低分辨率遙感數(shù)據(jù)信息來推出得到高分辨率遙感數(shù)據(jù)信息,解決實際應(yīng)用中所需問題。
【關(guān)鍵詞】：尺度轉(zhuǎn)換 遙感數(shù)據(jù) DART模型 敏感性分析 植被指數(shù)
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P237
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析11-14
• 1.3 論文內(nèi)容、技術(shù)路線及結(jié)構(gòu)安排14-17
• 1.3.1 研究內(nèi)容14-15
• 1.3.2 主要的技術(shù)路線15-16
• 1.3.3 結(jié)構(gòu)安排16-17
• 2 模型方法與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備17-23
• 2.1 數(shù)據(jù)來源17-18
• 2.2 地面數(shù)據(jù)獲取與準(zhǔn)備18-23
• 2.2.1 地面數(shù)據(jù)獲取18-19
• 2.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備19-23
• 3 DART模型中小麥參數(shù)對冠層反射率影響的敏感性分析23-36
• 3.1 DART模型23-27
• 3.1.1 DART模型23-25
• 3.1.2 DART模型原理25-26
• 3.1.3 查找表26-27
• 3.2 DART模型參數(shù)輸入27-28
• 3.3 模型參數(shù)敏感性分析28-30
• 3.3.1 SIMLAB2.2介紹28-29
• 3.3.2 EFAST方法29-30
• 3.3.3 敏感性分析流程圖30
• 3.4 敏感性分析結(jié)果30-35
• 3.4.1 葉面積指數(shù)(LAI)對反射率的影響分析32-33
• 3.4.2 株高(H)對反射率的影響分析33-34
• 3.4.3 葉傾角分布(LAD)對反射率的影響分析34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 4 不同分辨率的遙感數(shù)據(jù)的空間尺度轉(zhuǎn)換分析36-54
• 4.1 植被指數(shù)(VIs)的選擇36-37
• 4.2 模型驗證37-40
• 4.3 冠層反射率空間尺度模型建立分析40-44
• 4.3.1 冠層反射率不同空間尺度模型建立40-43
• 4.3.2 不確定性分析43-44
• 4.4 不同LAD條件下的VIs與LAI模擬分析44-48
• 4.4.1 VIs與LAI建立44-47
• 4.4.2 模擬分析47-48
• 4.5 不同分辨率的空間尺度轉(zhuǎn)換的模型建立分析48-53
• 4.5.1 空間尺度轉(zhuǎn)換的模型建立49-52
• 4.5.2 不同分辨率的空間尺度的植被指數(shù)不確定性分析52-53
• 4.6 本章小結(jié)53-54
• 5 結(jié)論54-56
• 5.1 主要研究工作與結(jié)論54
• 5.2 展望與不足54-56
• 5.2.1 展望54-55
• 5.2.2 不足55-56
• 參考文獻56-61
• 作者簡歷61-63
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集63

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 何維;楊華;;模型參數(shù)全局敏感性分析的EFAST方法[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2013年05期

2 王明常;牛雪峰;陳圣波;王亞楠;汪自軍;;基于DART模型的PROBA/CHRIS數(shù)據(jù)葉面積指數(shù)反演[J];吉林大學(xué)學(xué)報(地球科學(xué)版);2013年03期

3 張靜瀟;蘇偉;;基于EFAST方法的CERES-Wheat作物模型參數(shù)敏感性分析[J];中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報;2012年05期

4 王強;劉丹丹;張為成;;基于DART模型森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演[J];黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年02期

5 于穎;范文義;楊曦光;;三種植被冠層二向反射分布函數(shù)模型的比較[J];植物生態(tài)學(xué)報;2012年01期

6 張?zhí)?黃春林;沈煥鋒;;地表通量對模型參數(shù)的不確定性和敏感性分析[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2011年05期

7 姜志偉;陳仲新;任建強;;基于ACRM輻射傳輸模型的植被葉面積指數(shù)遙感反演[J];中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃;2011年01期

8 雷曉輝;田雨;賈仰文;蔣云鐘;王浩;劉清娥;;WEP模型全局參數(shù)敏感性分析及其在漢江上游流域的應(yīng)用[J];水文;2010年06期

9 任啟偉;陳洋波;舒曉娟;;基于Extend FAST方法的新安江模型參數(shù)全局敏感性分析[J];中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年03期

10 王強;過志峰;孫國清;羅傳文;劉丹丹;;離散植被冠層的解析混合BRDF模型——MGeoSAIL[J];測繪學(xué)報;2010年02期

，

本文編號：810999