【摘要】：近年來,具有數(shù)據(jù)精度高、成像連續(xù)且方便快捷等特點(diǎn)的無人機(jī)高光譜遙感,成為國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)的研究熱點(diǎn)�；跓o人機(jī)高光譜遙感的農(nóng)作物定量參數(shù)的輻射傳輸機(jī)理分析與反演模型建立,是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)信息化的重要的理論和方法。本文以實(shí)現(xiàn)冬小麥葉片氮含量(LNC)無人機(jī)高光譜定量估算和遙感反演為研究目標(biāo),進(jìn)行了無人機(jī)結(jié)合地面實(shí)測(cè)的高光譜遙感定量觀測(cè)試驗(yàn),獲取了高光譜觀測(cè)數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的農(nóng)學(xué)生化參數(shù)數(shù)據(jù),比對(duì)分析了無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的光譜采樣精度,獲取了不同變量條件下的冬小麥冠層高光譜特征,提取了無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)中響應(yīng)冬小麥LNC的有效代表波段,綜合運(yùn)用光譜指數(shù)法、多元統(tǒng)計(jì)回歸、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,建立了冬小麥LNC的高光譜定量估算模型并進(jìn)行了比較分析,最終實(shí)現(xiàn)了基于無人機(jī)高光譜的冬小麥LNC遙感定量反演和氮營(yíng)養(yǎng)狀況的初步診斷。論文主要在以下幾個(gè)方面開展工作并取得了相應(yīng)的研究成果:(1)基于地面實(shí)測(cè)和理論模型模擬,進(jìn)行了無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的比對(duì)分析基于與無人機(jī)觀測(cè)(搭載UHD185高光譜成像儀)同步的地面實(shí)測(cè)(ASD高光譜儀)的高光譜數(shù)據(jù),運(yùn)用波段相關(guān)系數(shù)、光譜指數(shù)計(jì)算方法,對(duì)無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的光譜采樣精度進(jìn)行了對(duì)比分析;同時(shí),基于地面同步觀測(cè)的冬小麥生化參數(shù)和PROSAIL植被輻射傳輸模型,獲取了冬小麥冠層模擬反射光譜數(shù)據(jù),利用模型模擬光譜數(shù)據(jù)對(duì)無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了比對(duì)分析。兩種比對(duì)結(jié)果表明,無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)具有較高的輻射分辨率和光譜采樣精度,可以滿足農(nóng)作物遙感定量監(jiān)測(cè)的精度和準(zhǔn)確性要求。(2)細(xì)致分析了不同變量條件下的冬小麥冠層高光譜特征基于獲取的無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù),分別從不同生育期,不同施氮水平、不同水分條件和不同葉片氮含量等四個(gè)方面,對(duì)冬小麥冠層高光譜特征進(jìn)行了細(xì)致分析。分析結(jié)果表明,不同生育期的冬小麥的光譜反射率曲線總體趨勢(shì)一致,但在不同的波段范圍差異性顯著,其中在近紅外波段范圍的差異大于可見光區(qū)域;隨著施氮量、施水量和葉片氮含量增大,冬小麥在可見光區(qū)域的冠層光譜反射率減小,呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),而在近紅外區(qū)域的光譜反射率則增高,呈現(xiàn)正相關(guān),且近紅外區(qū)域的變化幅度要大于可見光區(qū)域。該分析結(jié)果證實(shí)了在不同變量條件下,冬小麥冠層高光譜在特定波段上具有顯著的“位移”和變異特征。(3)提出了一種基于波段相關(guān)性閾值分析的高光譜數(shù)據(jù)降維與代表波段選擇方法,并提取了響應(yīng)冬小麥不同生育期LNC的無人機(jī)高光譜特征波段基于高光譜數(shù)據(jù)譜段相鄰愈近愈相關(guān)的思想,提出了一種利用光譜相關(guān)性并規(guī)定其閾值的高光譜波段降維和代表波段選擇的方法;應(yīng)用該方法和一階微分、連續(xù)統(tǒng)去除的傳統(tǒng)方法,分別提取了響應(yīng)冬小麥不同生育期LNC的無人機(jī)高光譜代表波段;利用三種代表波段提取結(jié)果,分別進(jìn)行了冬小麥不同生育期LNC的初步建模,分析比較三種建模結(jié)果發(fā)現(xiàn):基于波段相關(guān)性閾值法得到的代表波段進(jìn)行冬小麥LNC定量建模結(jié)果最優(yōu),提取的波段結(jié)果具有波段數(shù)目少、覆蓋波譜范圍廣、波段代表性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。該結(jié)果證實(shí)了基于波段相關(guān)性閾值進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)降維與代表波段選擇具有理想的效果。(4)基于波段相關(guān)性閾值獲取的代表波段,構(gòu)建了 LNC光譜指數(shù),并進(jìn)行了冬小麥不同生育期LNC的遙感估算。基于波段相關(guān)性閾值方法提取的響應(yīng)冬小麥不同生育期LNC的代表性波段,分別構(gòu)建了比值光譜指數(shù)、差值光譜指數(shù)、歸一化光譜指數(shù),并引入450nm藍(lán)光波段對(duì)LNC光譜指數(shù)進(jìn)行了修正;在此基礎(chǔ)上,建立了基于LNC光譜指數(shù)的的冬小麥不同生育期LNC定量估算模型;與現(xiàn)有的氮光譜指數(shù)的建模結(jié)果相比,模型精度得到了較好的提高,其中挑旗期和開花期提高最為顯著,同時(shí),450nm修正波段的引入對(duì)于開花期和灌漿期的LNC光譜指數(shù)意義較大。(5)構(gòu)建了冬小麥不同生育期LNC的無人機(jī)高光譜定量估算模型,實(shí)現(xiàn)了冬小麥LNC的遙感反演,并對(duì)冬小麥氮營(yíng)養(yǎng)狀況進(jìn)行了初步的診斷與分析�；诓ǘ蜗嚓P(guān)性閾值分析提取的響應(yīng)冬小麥不同生育期LNC的代表性波段,運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)回歸、隨機(jī)森林、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,分別建立了冬小麥不同生育期LNC的無人機(jī)高光譜定量估算模型,并基于其他年份的地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)建模結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證分析,得到了最優(yōu)的冬小麥不同生育期LNC的無人機(jī)高光譜定量估算模型;應(yīng)用最優(yōu)的定量估算模型,進(jìn)行了冬小麥LNC的無人機(jī)遙感反演:在此基礎(chǔ)上,通過建立冬小麥LNC和氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)之間的定量模型,實(shí)現(xiàn)了冬小麥不同生育期氮營(yíng)養(yǎng)狀況的無人機(jī)高光譜初步診斷與分析。本研究是無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)定量參數(shù)估算與遙感反演的成功實(shí)踐,設(shè)計(jì)提出的無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)比對(duì)分析和響應(yīng)冬小麥LNC的代表波段提取方法,構(gòu)建的冬小麥不同生育期LNC無人機(jī)高光譜定量估算模型,以及應(yīng)用該模型實(shí)現(xiàn)的遙感反演,為無人機(jī)高光譜定量遙感及其應(yīng)用提供了完整的方法思路,具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S512.11;S127
【圖文】：

１）國(guó)外的研究現(xiàn)狀逡逑２０１０邋年美國(guó)邋Ｉｄａｈｏ邋Ｎａｔｉｏｎａｌ邋Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ邋的邋Ｒｙａｎ邋Ｈｒｕｓｋａ邋等人進(jìn)行了基于固定逡逑翼無人機(jī)的高光譜成像實(shí)驗(yàn)，如圖１－２所示。實(shí)驗(yàn)中，他們選取了邋ＰＩＫＡ邋ＩＩ高光逡逑譜成像儀以及Ｐ－ＣＡＱ作為采集設(shè)備，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖１－３所示。該次實(shí)驗(yàn)得到的逡逑高光譜數(shù)據(jù)采集結(jié)果由于采用位置姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)精度較低，導(dǎo)致遙感圖像即便逡逑經(jīng)過幾何校正仍無法得到滿意的效果｜８２］。逡逑＼ｉ５ｂ邋—ＩＩ逡逑圖１－２固定翼無人機(jī)高光譜實(shí)驗(yàn)邐圖１－３固定翼無人機(jī)獲取的高光譜數(shù)據(jù)逡逑Ｆｉｇ．邋１．２Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ邋ｏｆ邋ｆｉｘｅｄ－ｗｉｎｇ邋ＵＡＶ邐Ｆｉｇ．邋１．３Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ邋ｄａｔａｇａｉｎｅｄ邋ｂｙ逡逑ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａ邋Ｉ邐ｆｉｘｅｄ－ｗｉｎｇ邋ＵＡＶ逡逑美國(guó)Ｈｅａｄｗａｌｌ公司，在２０１１年研制了適用于輕小型無人機(jī)的高光譜成像逡逑系統(tǒng)Ｍｉｃｒｏ－ＨｙｐｅｒｓｐｅｃＶＮＩＲ１８３邋８４１，如圖１－４所示，該成像儀重量?jī)H為０．９７ｋｇ。逡逑西班牙的研宄機(jī)構(gòu)ＩＡＳ－ＣＳ１Ｃ使用該高光譜成像儀，成功獲取了基于固定翼無人逡逑機(jī)的低空遙感高光譜數(shù)據(jù)，部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖１－５所示。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，逡逑經(jīng)過幾何校正，目標(biāo)的幾何信息基本得到恢復(fù)，獲得了較高質(zhì)量成像數(shù)據(jù)。逡逑１１逡逑

１）國(guó)外的研究現(xiàn)狀逡逑２０１０邋年美國(guó)邋Ｉｄａｈｏ邋Ｎａｔｉｏｎａｌ邋Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ邋的邋Ｒｙａｎ邋Ｈｒｕｓｋａ邋等人進(jìn)行了基于固定逡逑翼無人機(jī)的高光譜成像實(shí)驗(yàn)，如圖１－２所示。實(shí)驗(yàn)中，他們選取了邋ＰＩＫＡ邋ＩＩ高光逡逑譜成像儀以及Ｐ－ＣＡＱ作為采集設(shè)備，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖１－３所示。該次實(shí)驗(yàn)得到的逡逑高光譜數(shù)據(jù)采集結(jié)果由于采用位置姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)精度較低，導(dǎo)致遙感圖像即便逡逑經(jīng)過幾何校正仍無法得到滿意的效果｜８２］。逡逑＼ｉ５ｂ邋—ＩＩ逡逑圖１－２固定翼無人機(jī)高光譜實(shí)驗(yàn)邐圖１－３固定翼無人機(jī)獲取的高光譜數(shù)據(jù)逡逑Ｆｉｇ．邋１．２Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ邋ｏｆ邋ｆｉｘｅｄ－ｗｉｎｇ邋ＵＡＶ邐Ｆｉｇ．邋１．３Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ邋ｄａｔａｇａｉｎｅｄ邋ｂｙ逡逑ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａ邋Ｉ邐ｆｉｘｅｄ－ｗｉｎｇ邋ＵＡＶ逡逑美國(guó)Ｈｅａｄｗａｌｌ公司，在２０１１年研制了適用于輕小型無人機(jī)的高光譜成像逡逑系統(tǒng)Ｍｉｃｒｏ－ＨｙｐｅｒｓｐｅｃＶＮＩＲ１８３邋８４１，如圖１－４所示，該成像儀重量?jī)H為０．９７ｋｇ。逡逑西班牙的研宄機(jī)構(gòu)ＩＡＳ－ＣＳ１Ｃ使用該高光譜成像儀，成功獲取了基于固定翼無人逡逑機(jī)的低空遙感高光譜數(shù)據(jù)，部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖１－５所示。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，逡逑經(jīng)過幾何校正，目標(biāo)的幾何信息基本得到恢復(fù)，獲得了較高質(zhì)量成像數(shù)據(jù)。逡逑１１逡逑

１）國(guó)外的研究現(xiàn)狀逡逑２０１０邋年美國(guó)邋Ｉｄａｈｏ邋Ｎａｔｉｏｎａｌ邋Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ邋的邋Ｒｙａｎ邋Ｈｒｕｓｋａ邋等人進(jìn)行了基于固定逡逑翼無人機(jī)的高光譜成像實(shí)驗(yàn)，如圖１－２所示。實(shí)驗(yàn)中，他們選取了邋ＰＩＫＡ邋ＩＩ高光逡逑譜成像儀以及Ｐ－ＣＡＱ作為采集設(shè)備，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖１－３所示。該次實(shí)驗(yàn)得到的逡逑高光譜數(shù)據(jù)采集結(jié)果由于采用位置姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)精度較低，導(dǎo)致遙感圖像即便逡逑經(jīng)過幾何校正仍無法得到滿意的效果｜８２］。逡逑＼ｉ５ｂ邋—ＩＩ逡逑圖１－２固定翼無人機(jī)高光譜實(shí)驗(yàn)邐圖１－３固定翼無人機(jī)獲取的高光譜數(shù)據(jù)逡逑Ｆｉｇ．邋１．２Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ邋ｏｆ邋ｆｉｘｅｄ－ｗｉｎｇ邋ＵＡＶ邐Ｆｉｇ．邋１．３Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ邋ｄａｔａｇａｉｎｅｄ邋ｂｙ逡逑ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａ邋Ｉ邐ｆｉｘｅｄ－ｗｉｎｇ邋ＵＡＶ逡逑美國(guó)Ｈｅａｄｗａｌｌ公司，在２０１１年研制了適用于輕小型無人機(jī)的高光譜成像逡逑系統(tǒng)Ｍｉｃｒｏ－ＨｙｐｅｒｓｐｅｃＶＮＩＲ１８３邋８４１，如圖１－４所示，該成像儀重量?jī)H為０．９７ｋｇ。逡逑西班牙的研宄機(jī)構(gòu)ＩＡＳ－ＣＳ１Ｃ使用該高光譜成像儀，成功獲取了基于固定翼無人逡逑機(jī)的低空遙感高光譜數(shù)據(jù)，部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖１－５所示。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，逡逑經(jīng)過幾何校正，目標(biāo)的幾何信息基本得到恢復(fù)，獲得了較高質(zhì)量成像數(shù)據(jù)。逡逑１１逡逑

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