油菜關(guān)鍵生長發(fā)育期的信息對(duì)油菜的田間管理,觀賞時(shí)間預(yù)測(cè),產(chǎn)量評(píng)估等具有重要的意義。遙感技術(shù)可以高效無損的獲取大尺度范圍的植被信息,被廣泛的運(yùn)用到精細(xì)農(nóng)業(yè)中。本研究利用光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行油菜生育期識(shí)別,同時(shí)結(jié)合油菜的物候信息建立葉面積指數(shù)反演模型,主要的研究結(jié)果如下:(1)根據(jù)油菜光譜信息和地面觀測(cè)的真實(shí)生育期,采用k-近鄰(/c-NN)、支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(RF)、梯度提升決策樹(GBDT)、人工神經(jīng)網(wǎng)(ANN)絡(luò)五種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及Stacking組合分類方法對(duì)油菜的關(guān)鍵生育期進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果表明通過組合不同的機(jī)器學(xué)習(xí)的Stacking組合算法較單一分類器能顯著提升分類的精度,比最好的單一分類器(k-NN)提升1%的正確率,所建立的油菜生育期識(shí)別模型被應(yīng)用于地面數(shù)據(jù)和無人機(jī)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨平臺(tái)交叉驗(yàn)證,地面數(shù)據(jù)識(shí)別的正確率達(dá)90.07%,無人機(jī)平臺(tái)數(shù)據(jù)識(shí)別的正確率達(dá)81.48%,均優(yōu)于使用單一分類器的結(jié)果。(2)提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和植被指數(shù)的油菜關(guān)鍵生育期識(shí)別方法。通過分析k-近鄰算法在油菜葉期和角果期的錯(cuò)分現(xiàn)象和油菜的冠層光譜信息,得出葉期和角果期反射率在綠波段的顯著差異,選擇使用VARIgreen=0.35為閾值區(qū)分在k:-近鄰算法中較難以區(qū)分的角果期和葉期,能顯著提升了油菜生育期的識(shí)別精度。在地面平臺(tái)的ASD數(shù)據(jù)的識(shí)別正確率為92.4%,低空的無人機(jī)UAV平臺(tái)的識(shí)別正確率為79.62%,不區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的識(shí)別正確率為86.92%,結(jié)果表明其能夠應(yīng)用到不同地點(diǎn)、不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)中,具有較好的泛化能力。(3)根據(jù)油菜光譜信息反演葉面積指數(shù),將全量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練單一的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,最優(yōu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)的測(cè)試誤差為0.401,高于使用增強(qiáng)植被指數(shù)(EVI2;)的測(cè)試誤差(0.379),因此植被指數(shù)方法能夠以簡(jiǎn)單、有效的模型很好的進(jìn)行葉面積指數(shù)的反演。(4)通過分析不同物候時(shí)期的LAI植被指數(shù)反演結(jié)果表明油菜的花期數(shù)據(jù)較為混亂,給LAI反演帶來誤差,因此使用結(jié)合物候信息的LAI植被指數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱�。在油菜葉期EVI2具有最優(yōu)的結(jié)果(RMSE=0.247),在油菜角果期,CIgreen具有最優(yōu)的結(jié)果(RMSE=0.108),然而在油菜的花期,使用單獨(dú)花期的誤差(RMSE=0.792)高于使用全量的數(shù)據(jù)進(jìn)行植被指數(shù)反演的結(jié)果(0.753)。(5)通過對(duì)比使用機(jī)器學(xué)習(xí)、全生育時(shí)期植被指數(shù)和分時(shí)期植被指數(shù)反演葉面積指數(shù)的結(jié)果表明,結(jié)合物候時(shí)期的油菜反演模型在測(cè)試集中的均方根誤差為0.346,因此結(jié)合物候期的油菜葉面積指數(shù)反演具有較優(yōu)的結(jié)果。
【學(xué)位單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：S565.4;S127
【部分圖文】：

本研究選取湖北省武漢市和武穴市的兩處典型冬油菜種植區(qū)域作為研究區(qū)逡逑域，這兩個(gè)區(qū)域位于長江流域，氣候溫暖，雨量較多，且適宜油菜的生長。如逡逑圖２－１所示為兩處實(shí)驗(yàn)田的分布，２－ｌ（ａ）位于武漢市武漢大學(xué)工學(xué)部實(shí)驗(yàn)田逡逑（１１４．３６°Ｎ，邋３０．５５°Ｅ），實(shí)驗(yàn)田被劃分為９個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域的面積都為９ｍ２（３ｍ逡逑Ｘ３ｍ），圖２－ｌ（ｂ）位于武穴市梅川縣油菜試驗(yàn)田（１１５．３５ｏＮ，３０．０６ｏＥ），該實(shí)驗(yàn)田分逡逑成２４個(gè)小區(qū)，每塊小區(qū)的面積為３０ｍ２（１５ｍＸ２ｍ）。兩塊試驗(yàn)田種植的均為移栽逡逑的甘藍(lán)型油菜，品種為“華油雜９號(hào)”，其具有高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、穩(wěn)定性好、抗倒逡逑伏能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，被廣泛進(jìn)行推廣種植（黃光昱，２００６）。逡逑１１０ＷＥ邐Ｉ１２ＷＥ邋１Ｉ４Ｗ．Ｅ邐１１６ＷＥ逡逑１１邐１１邐１１邐１１邋６°0＇0＂ｅ邋ｉｍｍｍｍ逡逑圖２－１研究區(qū)位置分布（ａ）２０１６．０３．１８武漢市獲取的油菜花期圖像；（ｂ）逡逑２０１６．０３．１２武穴市獲取的油菜花期圖像逡逑２．２數(shù)據(jù)采集與處理逡逑本文根據(jù)油菜的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行油菜的關(guān)鍵生育期識(shí)別，因此在數(shù)據(jù)的獲取逡逑中，使用四波段輻射計(jì)邋ＳＫＹＥ（ＳＫＲ邋Ｉ８６０，邋ＳＫＹＥ邋Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ邋Ｌｔｄ，邋Ｌｌａｎｄｒｉｎｄｏｄ逡逑Ｗｅｌｌｓ

同時(shí)本研宄結(jié)合油菜的生育期的信息進(jìn)行葉面積指數(shù)（ＬＡＩ）的ＹＥ四波段的反射率信息作為特征數(shù)據(jù)，在油菜的生長發(fā)育期中，ＬＡＩ２０００Ｃ進(jìn)行葉面積指數(shù)的測(cè)量。逡逑通道輻射計(jì)逡逑波段輻射計(jì)ＳＫＹＥ能夠?qū)λ膫�(gè)分離波段的光輻射同時(shí)監(jiān)測(cè)，如圖２－３ＹＥ由上下兩個(gè)輻射計(jì)組成，每個(gè)輻射計(jì)都有四個(gè)鏡頭，其上下圍分別為：綠波段（５３１．２－５７０．８ｎｍ）、紅波段（６３５．ｌ－６７０．８ｎｍ）、紅７３０．ｌｎｍ）和近紅外波段（８３８．４－８７６．４ｎｍ）。上方的輻射計(jì)帶有余弦矯１８０°的視角，能夠采集太陽的下行輻射在四個(gè)不同波段的輻照度，情況；下方的輻射計(jì)不帶有余弦矯正器，具有２５°的視場(chǎng)角，采反射的輻亮度，能夠反映植被和太陽光能的相互作用。如圖２－３（ｂ）大學(xué)油菜實(shí)驗(yàn)田的距離地面約４ｍ的金屬支架上的ＳＫＹＥ儀器，支陽能電池板和蓄電池組進(jìn)行供電，因此能夠不間斷采集其鏡頭下方的數(shù)＾邐邐逡逑

以２５％植株開花認(rèn)為是從葉期進(jìn)入花期，７５％以上的花調(diào)零則進(jìn)入角果期，逡逑全區(qū)７５％以上角果呈枇杷黃色進(jìn)入成熟期為標(biāo)準(zhǔn)（湯亮等，２００８），實(shí)地觀察的油逡逑菜的生長狀況，目視解譯得到油菜真實(shí)生育期。圖２－２為在武漢大學(xué)工學(xué)部實(shí)驗(yàn)逡逑田采集的油菜在葉期、花期、角果期和成熟期圖片，可以看到在油菜的葉期和逡逑角果期表型均為綠色，而花期和成熟期的表型的顏色大體為黃色。逡逑曊搤■■逡逑２０１６．０２．１５（葉夬邋２０１６．０３．１８（花期）邐２０１６．０４．０１（角果期）２０１６．０４．２０（成熟期）逡逑圖２－２油菜不同時(shí)期的實(shí)地觀測(cè)圖逡逑同時(shí)本研宄結(jié)合油菜的生育期的信息進(jìn)行葉面積指數(shù)（ＬＡＩ）的反演，以逡逑ＳＫＹＥ四波段的反射率信息作為特征數(shù)據(jù)，在油菜的生長發(fā)育期中，同步的使逡逑用ＬＡＩ２０００Ｃ進(jìn)行葉面積指數(shù)的測(cè)量。逡逑２．２．１四通道輻射計(jì)逡逑四波段輻射計(jì)ＳＫＹＥ能夠?qū)λ膫�(gè)分離波段的光輻射同時(shí)監(jiān)測(cè)，如圖２－３（ａ）所逡逑示，ＳＫＹＥ由上下兩個(gè)輻射計(jì)組成，每個(gè)輻射計(jì)都有四個(gè)鏡頭，其上下輻射計(jì)逡逑波段范圍分別為：綠波段（５３１．２－５７０．８ｎｍ）、紅波段（６３５．ｌ－６７０．８ｎｍ）、紅邊波段逡逑（７０３．９－７３０．ｌｎｍ）和近紅外波段（８３８．４－８７６．４ｎｍ）。上方的輻射計(jì)帶有余弦矯正器，逡逑其具有１８０°的視角

【參考文獻(xiàn)】

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3 謝巧云;黃文江;蔡淑紅;梁棟;彭代亮;張清;黃林生;楊貴軍;張東彥;;冬小麥葉面積指數(shù)遙感反演方法比較研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年05期

4 劉洋;劉榮高;陳鏡明;程曉;鄭光;;葉面積指數(shù)遙感反演研究進(jìn)展與展望[J];地球信息科學(xué)學(xué)報(bào);2013年05期

5 崔凱;蒙繼華;左廷英;;遙感作物物候監(jiān)測(cè)方法研究[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2012年10期

6 宋春橋;游松財(cái);柯靈紅;劉高煥;鐘新科;;藏北高原植被物候時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的遙感監(jiān)測(cè)研究[J];植物生態(tài)學(xué)報(bào);2011年08期

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8 孫華生;黃敬峰;彭代亮;;利用MODIS數(shù)據(jù)識(shí)別水稻關(guān)鍵生長發(fā)育期[J];遙感學(xué)報(bào);2009年06期

9 湯亮;朱艷;劉鐵梅;曹衛(wèi)星;;油菜生育期模擬模型研究[J];中國農(nóng)業(yè)科學(xué);2008年08期

10 林忠輝;莫興國;;NDVI時(shí)間序列諧波分析與地表物候信息獲取[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2006年12期

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本文編號(hào)：2817390