發(fā)布時間：2019-05-24 23:12

【摘要】：冬小麥的播期信息對小麥分類管理有重要的意義,高時空分辨率的航天數(shù)據(jù)的穩(wěn)定獲取為區(qū)域冬小麥播期的盡早監(jiān)測提供了可能,本文章對如何從遙感海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和時間選擇,以及如何利用光譜或者植被指數(shù)構(gòu)建播期監(jiān)測的模型并對其進(jìn)行分析做了研究,主要結(jié)論有以下幾點:(1)利用耦合模型模擬小麥冠層光譜。選擇CERES-Wheat模型和PROSAIL模型結(jié)合在一起的耦合模型,以北京市小湯山基地的實驗數(shù)據(jù)以及參數(shù)為基礎(chǔ),利用經(jīng)過2006-2007年實測數(shù)據(jù)對CERES-Wheat模型模擬的LAI驗證過后,并結(jié)合新的氣象及土壤參數(shù)模擬得到的相應(yīng)的LAI,將LAI同其他參數(shù)一起作為耦合模型的輸入?yún)?shù),模擬并分析不同播期下,冬小麥的冠層光譜響應(yīng)差異機(jī)制及變化規(guī)律,通過光譜響應(yīng)差異最大化機(jī)制選出敏感波段,作為光譜指數(shù)選擇的理論依據(jù)。(2)利用模型得到的數(shù)據(jù)選擇播期監(jiān)測的最佳時相。通過物理模型模擬得到不同播期冬小麥生長前期的冠層光譜反射率,分析這些數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,將光譜響應(yīng)差異最大的波段選擇敏感波段,利用所選的敏感波段分析播期的可分性,首先通過計算J-M距離的方法初步評價不同時段對播期的可分性,選出可分性較好的幾個時相,然后對可分性較好的時相利用判別分析法對播期進(jìn)行判別分析,判定未知播期樣本的所屬類別,根據(jù)正確分類的精度選擇播期監(jiān)測的最佳時相,從而可以選擇出不同播期光譜差異大的時相,即可分性最好的時相。(3)選擇植被指數(shù)并構(gòu)建播期監(jiān)測模型。利用冬小麥不同播期光譜響應(yīng)差異大的敏感波段構(gòu)建多種植被指數(shù)——比值植被指數(shù)RVI、歸一化植被指數(shù)NDVI、大氣阻抗植被指數(shù)ARVI、增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI、土壤調(diào)整植被指數(shù)SAVI以及修改型土壤調(diào)整植被指數(shù)MSAVI等,利用選擇的植被指數(shù)與冬小麥播期進(jìn)行相關(guān)性分析,并構(gòu)建相應(yīng)的播期監(jiān)測模型,最后對比分別利用這六種植被指數(shù)建立模型的相關(guān)系數(shù),得出六個模型中相關(guān)系數(shù)最大的模型作為冬小麥播期監(jiān)測的最佳模型,用于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S512.11;S127

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2485265