發(fā)布時(shí)間：2021-01-11 04:55

　　纓帽三角（Tasseled Cap Triangle,TCT）–葉面積指數(shù)（Leaf Area Index,LAI）等值線模型是一種反映植被葉面積指數(shù)等值線在紅光（Red）–近紅外（NIR）波段反射率組成的二維光譜空間中分布規(guī)律的模型。在此基礎(chǔ)上建立LAI遙感反演模型相較常用的統(tǒng)計(jì)關(guān)系模型更加精確。LAI等值線在紅光-近紅外光譜空間中的分布（斜率、截距）受到植被覆蓋度的影響,而水稻在不同生長階段的植被覆蓋度不同。研究水稻田整個(gè)生育期內(nèi)紅光–近紅外波段反射率隨時(shí)間變化的軌跡特征,建立適用于水稻田整個(gè)生長期的TCT–LAI等值線模型,對于大面積反演LAI、水稻田生長監(jiān)測和農(nóng)業(yè)估產(chǎn)有著重要的意義。本研究基于PROSAIL模型與時(shí)序?qū)崪y數(shù)據(jù),通過引入植被覆蓋度信息,驗(yàn)證了PROSAIL模型對于不同生育期水稻田的適用性。結(jié)合sobol全局敏感性分析、模型適宜性分析與實(shí)測數(shù)據(jù)范圍,給出適用于水稻田遙感反演的PROSAIL模型參數(shù)組合模式,建立水稻田整個(gè)生育期內(nèi)的紅–近紅外反射率與葉面積指數(shù)的纓帽三角數(shù)值模式。據(jù)此進(jìn)行了時(shí)間序列的高分一號遙感影像水稻田葉面積指數(shù)反演,并利用實(shí)測LAI分別對模型精度和... 

【文章來源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

纓帽三角與LAI等值線分布模式

蘭州大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 基于高分一號時(shí)序數(shù)據(jù)和 PROSAIL 模型的水稻田葉面積指數(shù)反演9 月 19 日），影像數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)日期最大不超過 5 天，因此可近似為相同生育期。中衛(wèi)市水稻田間管理方式為：在插秧-分蘗期（6 月初）稻田保持淺水，以促使植株分蘗快速進(jìn)行；在 6 月下旬至 7 月初時(shí)，水稻分蘗莖達(dá)到穗數(shù)的 80%，稻田開始控制水層深度，一般曬田 5-7 天，以控制無效分蘗；當(dāng)水稻生長發(fā)育達(dá)到孕穗-抽穗期時(shí)（7 月末-8 月初），稻田水層深度保持在 5cm 左右，有利于稻穗的生長；當(dāng)水稻齊穗后需要控制稻田灌水，以促進(jìn)灌漿，且防止倒伏。

生學(xué)位論文 基于高分一號時(shí)序數(shù)據(jù)和 PROSAIL 模型的水稻田葉面積指最后還需要手動(dòng)剔除誤分類的蘆草信息，得到最終的水稻田轉(zhuǎn)換：高分一號傳感器波段設(shè)置在紅光與近紅外波段和 La一定差異[88]。對比高分一號 WFV 和 Landsat 8 OLI 傳感器 3.3）可知，高分一號 WFV 數(shù)據(jù)的波譜響應(yīng)函數(shù)在藍(lán)光、綠不大，在紅光、近紅外波段波譜帶寬明顯大于 Landsta8OLI 包含了 825 nm 處的水汽吸收帶。傳感器的光譜帶寬大小，地物類型的敏感程度[49]，由獲取的高分一號水稻田光譜信息中水稻田的紅光波段反射率明顯偏大，為了避免由于傳感器需要對高分一號的光譜反射率進(jìn)行校準(zhǔn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于高光譜遙感的寧夏引黃灌區(qū)水稻生理生化參數(shù)研究[D]. 嚴(yán)林.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2017
[2]基于PROSAIL模型的干旱半干旱地區(qū)LAI遙感反演建模[D]. 劉天鳳.蘭州大學(xué) 2015
[3]基于PROSAIL模型的反射率-LAI數(shù)值分布模式研究[D]. 任梓菡.蘭州大學(xué) 2014
[4]基于遙感與ORYZA2000模型結(jié)合的重慶水稻生長模擬方法研究[D]. 施俊怡.南京信息工程大學(xué) 2014
[5]基于Landsat ETM+數(shù)據(jù)和輻射傳輸模型的水稻葉面積指數(shù)反演[D]. 魏珊珊.東北師范大學(xué) 2012
[6]基于高光譜數(shù)據(jù)庫的光譜匹配技術(shù)研究[D]. 白繼偉.中國科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所） 2002



本文編號：2970128