【摘要】：本研究基于Hyper-CAM熱紅外成像光譜儀,設(shè)計(jì)相關(guān)實(shí)驗(yàn),分別從農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài)、農(nóng)作物干旱檢測(cè)、不同植被類(lèi)型發(fā)射率特征變化與土壤含水量的關(guān)系、新型算法提取識(shí)別不同陸表類(lèi)型交錯(cuò)地帶的植被等進(jìn)行了研究。主要結(jié)論如下:(1)Hyper-CAM高光譜熱紅外成像儀是探索植被水分變化和生長(zhǎng)狀況的有效工具之一;不同水分條件下的植被冠層結(jié)構(gòu)溫度圖像可以用于判斷植被的長(zhǎng)勢(shì);植被的比輻射率值對(duì)植被含水量(包括土壤含水量)變化和水分脅迫有很強(qiáng)的敏感性,植被的比輻射率顯著變化,隨著水分脅迫的增加,小麥植被冠層的平均發(fā)射率不降反升這一現(xiàn)象會(huì)發(fā)生,發(fā)生這種現(xiàn)象的原因主要是腔體效應(yīng)的影響;農(nóng)作物在熱紅外光譜區(qū)間內(nèi)的獨(dú)有的吸收特征可以通過(guò)TES算法所反演的比輻射率表征出來(lái)。(2)考慮到我國(guó)北方草原因干旱而造成的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題,亟需對(duì)草原的干旱做出早期的預(yù)警,基于實(shí)驗(yàn)室Hyper-CAM高光譜熱紅外遙感傳感器平臺(tái),獲取試驗(yàn)區(qū)草場(chǎng)不同種類(lèi)的植被的表面溫度反演與發(fā)射率分離,得到了 4個(gè)不同種屬的5類(lèi)植被的溫度圖像與發(fā)射率圖像。每一類(lèi)的植被的溫度的均勻性不同、同種屬的植被其溫度分布也具有差異性,每一類(lèi)植株的發(fā)射率的吸收特征則表現(xiàn)為顯著的不同,同種屬(如都為菊科、蒿屬的冷蒿和線葉蒿等)其發(fā)射率的吸收特征也差異較大。(3)以菊科、蒿屬的冷蒿為研究對(duì)象,觀測(cè)不同土壤含水量條件下冷蒿的比輻射率,通過(guò)實(shí)驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)冷蒿的發(fā)射率隨著含水量的增加,其細(xì)部吸收特征差異變化較為明顯,且發(fā)射率成整體增加的趨勢(shì)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得知,熱紅外遙感可以用于草原不同類(lèi)型不同種屬的植被的有效識(shí)別與分類(lèi);Hyper-CAM可以有效獲取草原的各種植被類(lèi)型的發(fā)射率且草原植被在熱紅外光譜區(qū)間的吸收特征是比較顯著的,獲取不同草原植被的發(fā)射率并在將來(lái)能夠建立典型草原發(fā)射率光譜數(shù)據(jù)庫(kù),將為未來(lái)草原植被干旱監(jiān)測(cè)提供有力支撐。(4)不確定性普遍存在遙感數(shù)據(jù)中,自然界存在大量的模糊性。草原與其他陸表類(lèi)型過(guò)度地帶較為模糊,不同的草地類(lèi)型之間、不同草場(chǎng)之間也存才很強(qiáng)的模糊地帶,分類(lèi)的不確定性大大增加,傳統(tǒng)的二分法(非此即彼)則不太精確。因而,模糊分類(lèi)方法的出現(xiàn),能夠有效處理遙感數(shù)據(jù)的不確定性,為草原過(guò)渡帶的分類(lèi)提供了有效的數(shù)據(jù)處理手段。本研究所提出的基于區(qū)間數(shù)排序的改進(jìn)型IT2FCM*模糊分類(lèi)算法在濕地研究、陸表分類(lèi)中結(jié)果表現(xiàn)良好,該算法將在草原、不同草場(chǎng)、草原和林地交錯(cuò)地帶的分類(lèi)與識(shí)別起到重要作用。
【圖文】：

２．２．５溫度／比輻射率分離算法（ＴＥＳ）逡逑基于“熱紅外波段獲取的數(shù)據(jù)同時(shí)承載著ＬＳＴ和ＬＳＥ信息”Ｇｉｌｌｅｓｐｉｅ邋ｅｔａｌ．邋（１９９８）率先提出了溫度／比輻射率分離算法。這一算法化比福射率法（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ邋ｅｍｉｓｓｉｖｉｔｙ邋ｍｅｔｈｏｄ，邋ＮＥＭ）邋（Ｃｏｌｌ邋ｅｔ邋ａｌ．，２００３１９８６）、光譜比值法（Ｓｐｅｃｔｒａｌ邋ｒａｔｉｏ邋ｍｅｔｈｏｄ，邋ＳＲ）邋（Ｗａｔｓｏｎ，，邋１９９２ａ）和最射率差值法（Ｍａｘｉｍｕｍ－ｍｉｎｉｍｕｍ邋ａｐｐａｒｅｎｔ邋ｅｍｉｓｓｉｖｉｔｙ邋ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ邋ｍｅｔｈｏｄ（Ｍａｔｓｕｎａｇａ，１９９４）三種算法的優(yōu)點(diǎn)并針對(duì)其不足做出了相應(yīng)的改進(jìn)。最早被用來(lái)估計(jì)初始的ＬＳＴ和歸一化后的ＬＳＥ，即先賦予Ｎ個(gè)波段比輻射率定值，并設(shè)置初始輻射亮度，去除大氣效應(yīng)后得到一個(gè)初始計(jì)值ＴｓＯ和觀測(cè)表面的輻射出射亮度Ｌ０。ＳＲ算法依據(jù)ＮＥＭ得到的計(jì)算出歸一化后的比輻射率值與它們均值的比值。ＭＭＤ算法根據(jù)最與最大最小相對(duì)比輻射率差值的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系來(lái)確定最小比輻射率，這一基于實(shí)驗(yàn)室測(cè)量的比輻射率光譜得出，利用這個(gè)最小比輻射率值將歸射率轉(zhuǎn)化為絕對(duì)比輻射率ｅｉ，依據(jù)計(jì)算出的ｄ即可計(jì)算出一個(gè)新的ＬＳ從ＮＥＭ開(kāi)始循環(huán)這一過(guò)程，直到前后兩次迭代所得ＬＳＴ之差小于一的閾值。圖１．１展示了邋ＴＥＳ算法的過(guò)程。逡逑

光譜分辨率可調(diào)：可選光譜分辨率范圍０．２５邋ｔｏｌ５０邋ｃｍ＇逡逑０蒙W＿逡逑圖２．２高光譜熱紅外傳感器Ｈｙｐｅｒ－ＣＡＭ逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．２邋Ｈｙｐｅｒ－ＣＡＭ邋ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ逡逑圖２．３邋Ｈｙｐｅｒ－ＣＡＭ在地礦與甲烷氣體探測(cè)等方面的應(yīng)用逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．３邋Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ邋ｉｍａｇｉｎｇ邋ｏｆ邋ｍｉｎｅｒａｌｓ邋ｆｒｏｍ邋ａｎ邋ｏｐｅｎ－ｐｉｔ邋ｍｉｎｅ邋ａｎｄ逡逑ｍｅｔｈａｎｅ邋ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ邋ｆｒｏｍ邋ａ邋ｓｈａｌｌｏｗ邋ｌａｋｅ邋ｓｃｅｎｅ．逡逑魯Ｈｙｐｅｒ－ＣＡＭ傳感器主要參數(shù)逡逑Ｈｙｐｅｒ－ＣＡＭ高光譜熱紅外傳感器的主要技術(shù)參數(shù)如表２．１所示。逡逑１６逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：博士后
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;S423

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本文編號(hào)：2688599