高光譜遙感技術(shù)可以實時快速準(zhǔn)確地獲取農(nóng)田作物生長狀態(tài)信息,為實施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供重要的技術(shù)支撐。本研究以陜西省關(guān)中地區(qū)玉米為研究對象,通過采集玉米關(guān)鍵生育期冠層光譜信息、冠層葉片葉綠素相對含量（Soil and plant analyzer development,SPAD）值和相應(yīng)葉片全氮含量,分析不同生育期冠層光譜變化特征,以及與SPAD值和葉片氮含量的相關(guān)性,提取冠層光譜特征波段和優(yōu)化光譜指數(shù)的最佳波段組合,建立基于特征波段、傳統(tǒng)植被指數(shù)、優(yōu)化光譜指數(shù)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米SPAD值和葉片氮含量估算模型。并結(jié)合低空無人機(jī)獲取的高光譜影像對玉米冠層葉片SPAD值和葉片氮含量進(jìn)行空間反演,研究結(jié)果旨在為動態(tài)監(jiān)測玉米生長狀況和田間施肥管理提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。主要結(jié)論如下:（1）分析不同生育期玉米的冠層光譜反射率變化特征。結(jié)果表明:隨著生育期的推進(jìn),在550nm波段的反射率逐漸增大,在近紅外區(qū)域表現(xiàn)為前期的拔節(jié)期和后期的完熟期光譜反射率較大,植株長勢較好的抽雄期和吐絲期光譜反射率較小。從拔節(jié)期到抽雄期,SPAD值逐漸增大,從抽雄期到完熟期,SPAD值減小;葉片氮含量則隨著生育期的推進(jìn)不斷呈... 

【文章來源】：西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的與意義
    1.2 高光譜遙感的發(fā)展
        1.2.1 高光譜遙感基本理論與發(fā)展
        1.2.2 高光譜遙感監(jiān)測植被原理
    1.3 高光譜遙感在作物生長監(jiān)測中的研究進(jìn)展
        1.3.1 非成像光譜儀監(jiān)測作物生長的研究進(jìn)展
        1.3.2 成像光譜儀監(jiān)測作物生長的研究進(jìn)展
    1.4 研究內(nèi)容
第二章 材料與方法
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 實驗設(shè)計
    2.3 數(shù)據(jù)獲取
        2.3.1 高光譜數(shù)據(jù)
        2.3.2 玉米農(nóng)學(xué)參數(shù)
    2.4 數(shù)據(jù)處理
        2.4.1 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.4.2 一階微分光譜
        2.4.3 植被指數(shù)
        2.4.4 光譜優(yōu)化指數(shù)
    2.5 研究方法與技術(shù)路線
        2.5.1 建模方法
        2.5.2 模型檢驗方法
        2.5.3 技術(shù)路線
第三章 基于高光譜遙感的玉米SPAD值監(jiān)測模型
    前言
    3.1 不同生育期玉米冠層光譜特征
    3.2 不同生育期玉米葉片SPAD值特征分析
    3.3 不同SPAD值玉米冠層光譜特征
    3.4 基于特征波段的玉米SPAD值估算
        3.4.1 玉米SPAD值與冠層原始光譜及一階微分光譜的相關(guān)性
        3.4.2 基于特征波段的不同生育期玉米SPAD值估算模型構(gòu)建及檢驗
    3.5 基于植被指數(shù)的玉米SPAD值估算
        3.5.1 植被指數(shù)與玉米SPAD值相關(guān)性
        3.5.2 基于植被指數(shù)的不同生育期玉米SPAD值估算模型構(gòu)建及檢驗
    3.6 基于優(yōu)化光譜指數(shù)的玉米SPAD值估算
        3.6.1 優(yōu)化光譜指數(shù)與玉米SPAD值相關(guān)性
        3.6.2 基于優(yōu)化光譜指數(shù)的不同生育期玉米SPAD值估算模型構(gòu)建及檢驗
    3.7 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米SPAD值遙感估算
    3.8 小結(jié)與討論
第四章 玉米葉片氮含量高光譜估算模型
    前言
    4.1 不同生育期玉米葉片氮含量特征分析
    4.2 不同玉米葉片氮含量的冠層光譜特征
    4.3 基于特征波段的玉米葉片含氮量估算
        4.3.1 不同生育期玉米葉片氮含量與原始光譜及一階微分光譜相關(guān)性
        4.3.2 基于特征波段的玉米葉片氮含量估算模型及檢驗
    4.4 基于植被指數(shù)的玉米葉片氮含量的估算模型
        4.4.1 植被指數(shù)與玉米葉片氮含量的相關(guān)性
        4.4.2 基于植被指數(shù)的玉米葉片氮含量模型估算分析
    4.5 基于優(yōu)化光譜指數(shù)的玉米葉片氮含量估算
        4.5.1 優(yōu)化光譜指數(shù)與玉米葉片氮含量的相關(guān)性
        4.5.2 基于優(yōu)化光譜指數(shù)的玉米葉片氮含量估算模型構(gòu)建及檢驗
    4.6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米葉片氮含量估算
    4.7 小結(jié)與討論
第五章 基于無人機(jī)高光譜影像的玉米長勢監(jiān)測
    前言
    5.1 影像獲取與處理
    5.2 基于高光譜影像的玉米冠層葉片SPAD值反演
    5.3 基于高光譜影像的玉米葉片氮含量反演
    5.4 小結(jié)與討論
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介



本文編號：3192842