【摘要】：馬鈴薯是世界第三大糧食作物。從2015年起,我國農(nóng)業(yè)部提出馬鈴薯“主糧化”戰(zhàn)略,馬鈴薯將成為我國的第四大主糧作物,因此對馬鈴薯的產(chǎn)量進(jìn)行估算具有非常重要的現(xiàn)實意義。通過將遙感數(shù)據(jù)和作物生長模型相結(jié)合來提高作物產(chǎn)量的估算精度是近些年的研究熱點。本文選取吉林省長春市九區(qū)市興隆鎮(zhèn)和紀(jì)家鎮(zhèn)為研究區(qū)域,馬鈴薯為研究對象。在采集馬鈴薯冠層反射光譜和葉面積指數(shù)(LAI)的基礎(chǔ)上,利用高分一號影像提取馬鈴薯的種植區(qū),并利用統(tǒng)計回歸方法實現(xiàn)LAI的遙感反演。利用EFAST全局敏感性分析方法對DSSAT-SUBSTOR作物生長模型的輸入?yún)?shù)進(jìn)行敏感性分析,對馬鈴薯的產(chǎn)量和LAI敏感的參數(shù)將作為數(shù)據(jù)同化過程中的待優(yōu)化參數(shù)。然后,通過構(gòu)建遙感反演LAI和模型模擬LAI的最小代價函數(shù)將遙感數(shù)據(jù)和作物生長模型結(jié)合起來,通過利用SCE-UA優(yōu)化算法調(diào)整待優(yōu)化參數(shù)從而實現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)和作物生長模型的數(shù)據(jù)同化。根據(jù)數(shù)據(jù)同化結(jié)果進(jìn)行研究區(qū)域內(nèi)馬鈴薯產(chǎn)量的估算。論文的主要結(jié)論如下:(1)在對高分一號遙感影像進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,利用最大似然法對研究區(qū)域內(nèi)的土地利用現(xiàn)狀進(jìn)行分類,提取馬鈴薯的種植區(qū)。分類結(jié)果表明:不同土地利用類型的總體分類精度為95.22%,kappa系數(shù)為0.93,分類精度較高。通過計算馬鈴薯的植被指數(shù)和葉面積指數(shù),利用統(tǒng)計回歸方法完成LAI的遙感反演,反演結(jié)果表明:研究區(qū)內(nèi)馬鈴薯的歸一化差值植被指數(shù)NDVI與葉面積指數(shù)LAI的擬合度最高,決定系數(shù)(R~2)等于0.73。通過NDVI-LAI統(tǒng)計回歸模型得到的遙感反演LAI的精度較高,反演LAI與實測LAI的決定系數(shù)(R~2)等于0.88,均方根誤差(RMSE)等于0.72。(2)利用EFAST全局敏感性分析方法對DSSAT-SUBSTOR作物生長模型的輸入?yún)?shù)進(jìn)行參數(shù)敏感性分析,結(jié)果表明:塊莖開始生長的臨界溫度上限、光周期系數(shù)、潛在塊莖生長率、根生長系數(shù)、土壤排水上限、排水率、有機(jī)碳含率、土壤總氮含率、土壤溶液PH值、播種日期、灌溉日期、灌溉量和施氮量都是對馬鈴薯的產(chǎn)量和LAI敏感的參數(shù)。在DSSAT-SUBSTOR模型標(biāo)定過程中,以馬鈴薯的出苗日、塊莖起始日、最大LAI值和產(chǎn)量4個指標(biāo)評價模型的適用性,標(biāo)定結(jié)果表明:模型模擬的出苗日和塊莖起始日均與實測值相同,模型模擬的最大LAI值與實測最大LAI值的平均相對誤差(MRE)為1.10%,模型模擬的單產(chǎn)值與實測單產(chǎn)值的平均相對誤差(MRE)為5.72%,表明DSSAT-SUBSTOR模型在單點尺度上能夠以較高的精度對馬鈴薯的產(chǎn)量進(jìn)行模擬。(3)首先將DSSAT-SUBSTOR模型的輸入?yún)?shù)進(jìn)行區(qū)域化處理,獲得未同化遙感數(shù)據(jù)的馬鈴薯估產(chǎn)結(jié)果。然后通過構(gòu)建遙感反演LAI和模型模擬LAI的最小代價函數(shù),利用SCE-UA優(yōu)化算法調(diào)整待優(yōu)化參數(shù),實現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)和作物生長模型的數(shù)據(jù)同化。結(jié)果表明:未同化遙感數(shù)據(jù)的模型估產(chǎn)精度較低,同化遙感數(shù)據(jù)的馬鈴薯估產(chǎn)結(jié)果更接近實測值,估產(chǎn)精度更高,平均相對誤差(MRE)為6.17%,比未同化遙感數(shù)據(jù)的(MRE)降低了9.45%,說明將遙感LAI數(shù)據(jù)和DSSAT-SUBSTOR模型相結(jié)合能夠有效地提高區(qū)域馬鈴薯的估產(chǎn)精度。
【學(xué)位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：S532;S127
【圖文】：

6圖 1- 1 技術(shù)路線圖Figure 1- 1 Technical route map.3.3 論文結(jié)構(gòu)圍繞論文的研究內(nèi)容，將本文分為以下幾個章節(jié)：第一章：引言。主要介紹本研究的選題背景及研究意義，馬鈴薯作物生長模型的發(fā)展感數(shù)據(jù)和作物生長模型數(shù)據(jù)同化的國內(nèi)外研究進(jìn)展和目前研究所存在的不足，及本文的、技術(shù)路線和論文結(jié)構(gòu)。第二章：研究區(qū)概況及試驗數(shù)據(jù)。主要介紹了研究區(qū)概況、田間實測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感物生長模型數(shù)據(jù)。

國農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文 第二章 研究區(qū)概況與試驗數(shù)據(jù)第二章 研究區(qū)概況與試驗數(shù)據(jù)2.1 研究區(qū)域概況本文選取我國吉林省長春市九臺區(qū)興隆鎮(zhèn)和紀(jì)家鎮(zhèn)為研究區(qū)域，經(jīng)緯度范圍為東25°33′00″-125°50′50″，北緯 44°6′12″-44°25′34″。該區(qū)域地處東北松遼平原腹地，屬于山地向的過渡地帶，地勢平坦開闊，且氣溫屬于溫帶季風(fēng)性氣候，不僅光照充足，而且雨水充沛，使得研究區(qū)域的自然環(huán)境得天獨厚，為農(nóng)業(yè)種植及生產(chǎn)提供了良好的自然生長條件。研究區(qū)熱量及降雨量時間分布特征差異明顯，熱量主要集中在夏季，5-8 月的平均氣溫 18-20℃，最（7 月）平均氣溫 23℃，每年的 5-8 月份的降雨量占全年降雨量的 70%以上；充足的太陽輻及時的降雨量為馬鈴薯的生長發(fā)育提供了良好的生長條件，研究區(qū)域的自然氣候條件非常適鈴薯的種植。研究區(qū)域內(nèi)主要種植的農(nóng)作物主要有玉米、馬鈴薯和水稻。馬鈴薯的種植期始年的 4 月末至 5 月初，6、7、8 月份是馬鈴薯的關(guān)鍵生育期，而針對不同的早熟、中熟和晚鈴薯品種，生育期可持續(xù)到當(dāng)年的 9 月初至 9 月末。

位論文 第三章 馬鈴薯種植區(qū)遙感-1 號多光譜影像進(jìn)行了大氣校正處理。是指糾正因地形起伏和傳感器誤差而造成像點位移的影控制點，同時利用原來已經(jīng)獲取的該影像范圍內(nèi)的數(shù)字自動使用ENVI自帶的全球900米的DEM數(shù)據(jù)（GMTED投影差糾正，將遙感影像重采樣成正射影像。將多個正按照應(yīng)用要求裁切出一定范圍內(nèi)的影像。用基于正射校帶來的幾何畸變，是遙感數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)性工作之一（葉F-1 號遙感影像預(yù)處理的基礎(chǔ)上，根據(jù)本研究的應(yīng)用要理之后的 GF-1 號影像進(jìn)行了圖像鑲嵌，并利用興隆鎮(zhèn)的 GF-1 號影像進(jìn)行裁剪，得到影像預(yù)處理后的研究區(qū)域續(xù)土地利用分類奠定基礎(chǔ)。

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本文編號：2797249