【摘要】：高光譜遙感技術(shù)可以快速及時的提供精準農(nóng)業(yè)所需數(shù)據(jù),是發(fā)展精準農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過研究高光譜遙感數(shù)據(jù)與植被生理生化參數(shù)之間的相互關(guān)系,建立二者之間的數(shù)學模型,可以實現(xiàn)對植被長勢的監(jiān)測。本研究通過同步獲取寧夏引黃灌區(qū)水稻生理生化參數(shù)(葉綠素含量和葉面積指數(shù))、地面高光譜數(shù)據(jù)以及低空無人機高光譜遙感影像,研究不同生育期、不同施肥水平下水稻光譜特征,分析水稻冠層光譜反射率與相關(guān)參數(shù)的相關(guān)性,提取水稻冠層光譜的特征波段與光譜指數(shù)的最佳波段組合,構(gòu)建基于特征波段和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的水稻SPAD與葉面積指數(shù)估測模型,結(jié)合低空高光譜遙感影像和水稻生理生化參數(shù)估測模型,生成水稻生理生化參數(shù)分布圖,為寧夏引黃灌區(qū)水稻高光譜遙感監(jiān)測提供科學的理論基礎與技術(shù)支持。主要結(jié)論如下:(1)分析了水稻冠層及葉片的光譜特征和“紅邊”特征在不同生育期和不同施肥水平下的變化規(guī)律。結(jié)果表明:同一炭素水平,水稻葉片和冠層光譜反射率隨著葉綠素含量的增加在可見光波段內(nèi)逐漸下降,在近紅外波段呈現(xiàn)相反的規(guī)律。同一氮素水平,隨著炭素含量的增加,水稻冠層光譜反射率在可見光波段范圍內(nèi)變化不明顯,在近紅外波段范圍內(nèi)變化顯著,但是當炭素水平達到一定程度后,其光譜反射率將呈現(xiàn)減小的趨勢。不同生育期水稻冠層光譜差異明顯,在可見光波段內(nèi),抽穗期水稻冠層光譜反射率最低,乳熟期最高;而在近紅外波段范圍,乳熟期水稻冠層反射率最低,抽穗期達到最高值。水稻紅邊參數(shù)隨生育期的變化也表現(xiàn)出一定的規(guī)律性,具體表現(xiàn)為:水稻拔節(jié)期到抽穗期,紅邊位置“紅移”現(xiàn)象明顯,進入乳熟期后,紅邊位置向短波方向移動,出現(xiàn)“藍移”;而紅邊面積與紅邊振幅隨著水稻的生長發(fā)育呈現(xiàn)出先增加后減小的規(guī)律,在抽穗期內(nèi)均取得最大值。(2)研究了水稻葉綠素含量在不同生育期的變化規(guī)律,結(jié)果表明:拔節(jié)期的水稻SPAD值為其各生育期內(nèi)的最大。通過對水稻各生育期的冠層光譜反射率與SPAD進行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)不同生育期內(nèi)水稻冠層光譜反射率與SPAD的相關(guān)性具有一定的規(guī)律性。可見光波段內(nèi),隨著水稻生長發(fā)育,冠層光譜反射率與SPAD的相關(guān)系數(shù)逐漸增大,相關(guān)性逐漸減弱。近紅外波段內(nèi),相關(guān)系數(shù)隨著生育期的推進而減小,相關(guān)性逐漸減弱。選擇各生育期內(nèi)相關(guān)性最強波段的原始光譜反射率以及不同波段組成的6類光譜指數(shù)(歸一化光譜指數(shù)、差值光譜指數(shù)、比值光譜指數(shù)、修正型光譜指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)光譜指數(shù)以及修正型土壤調(diào)節(jié)光譜指數(shù))構(gòu)建水稻SPAD估測模型,結(jié)果表明基于光譜指數(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立的水稻SPAD估測模型優(yōu)于基于特征波段的估測模型。(3)葉面積指數(shù)隨水稻的生長發(fā)育呈現(xiàn)出先增加后減小的趨勢,在抽穗期內(nèi)達到整個生育期的最大值。同一生育期內(nèi),冠層光譜反射率與葉面積指數(shù)在可見光波段的相關(guān)性高于其在近紅外波段范圍的相關(guān)性。不同生育期內(nèi),冠層光譜反射率與葉面積指數(shù)的相關(guān)性隨著水稻的生長發(fā)育在可見光和近紅外波段均呈現(xiàn)出下降的趨勢。選擇水稻各生育期的特征波段和不同波段組成形成的光譜指數(shù)波段,分別構(gòu)建了葉面積指數(shù)的估測模型,結(jié)果表明基于光譜指數(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的葉面積指數(shù)模型可以有效的提高估測精度。(4)利用基于光譜指數(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的水稻SPAD、葉面積指數(shù)估測模型,基于無人機高光譜影像分別對拔節(jié)期SPAD和葉面積指數(shù)進行了估測,得到了拔節(jié)期SPAD和葉面積指數(shù)分布圖。結(jié)果表明,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡估測的SPAD和葉面積指數(shù)分布情況較為符合實際情況,具有較高的可行性。
【圖文】：

試驗區(qū)分布如圖2-1所示。研究區(qū)的耕層土壤為表繡灌淤土，土壤有機質(zhì)含量16.10g/kg，全氮含量0.90g/kg，，全磷含量 0.9g/kg，速效鉀含量 112g/kg，土壤 pH 值 8.49，土壤容重 1.40g/kg。試驗選用水稻品種為寧粳 43 號，于 5 月 1 日育秧

DSI） RSI） PearMSI）0.5Mc（SASI）1H光譜指數(shù)）122 1 2 1 8 350～1500nm 任意波段反射率。ent band reflectances of 350～1500nm.NeuralNetworks,NNs）是建立在非線性數(shù)學理論基礎上制進行分布式并行運算處理的非線性系統(tǒng)，具有高度非
【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S511;S127

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2 沈漢鏞;;水稻生理工作}摎W交流會媝[J];科學通報;1959年05期

3 ;溫州地區(qū)幾種常見水稻生理性病害[J];科技簡報;1972年22期

4 ;溫州地區(qū)幾種常見水稻生理性病害[J];溫州農(nóng)業(yè)科技;1972年03期

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9 耶雷琴;季契娜;唐錫華;;水稻生理問題的基本研究[J];植物生理學通訊;1956年05期

10 王韶唐;雷宏O

本文編號：2529703