發(fā)布時間：2021-10-09 20:40

　　農(nóng)業(yè)用水科學管理的重要基礎(chǔ)是土壤含水量信息,這些信息可以為作物需水估算、灌溉用水計劃制定、實施和調(diào)整、灌溉用水監(jiān)測、灌溉效果評估提供數(shù)據(jù)支撐,改善農(nóng)業(yè)灌溉用水管理水平,極大提高用水效率。準確獲取土壤含水量信息,對于改善農(nóng)業(yè)用水效率具有十分重要的意義�，F(xiàn)階段遙感反演土壤含水量的方法主要有基于紅光與近紅外波段特征空間的修正的垂直干旱指數(shù)方法（modify perpendicular drought index,MPDI）,基于溫度植被特征空間的溫度植被旱情指數(shù)方法（temperature-vegetation dryness index,TVDI）,以及基于被動微波遙感的土壤含水量反演方法。本文擬采用基于可見光的MPDI方法實現(xiàn)對以河北省南部為研究區(qū)進行五天一次的土壤含水量反演。根據(jù)反演要求,選取環(huán)境小衛(wèi)星、Landsat 8以及MODIS遙感數(shù)據(jù)作為土壤含水量反演的數(shù)據(jù)源。由于不同數(shù)據(jù)源間的時空分辨率不一致,本文解決了以下幾種多源數(shù)據(jù)協(xié)同反演土壤含水量的問題:（1）高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)源充足的條件下,首先對單一遙感數(shù)據(jù)源的土壤含水量結(jié)果進行反演,得到單一數(shù)據(jù)源條件下的土壤含水量反演結(jié)果。... 

【文章來源】：蘭州交通大學甘肅省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

PDI構(gòu)建示意圖

圖 2.5 HJ-1A/1B 升尺度像元與 MODIS NDVI 相關(guān)關(guān)系歸方程，我們可以得到轉(zhuǎn)化的環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù) NDVI，由此可以得到 參數(shù)，聯(lián)立方程式 2.11、2.12、2.3、2.6 可以求解出環(huán)境衛(wèi)星像元IS 時相的紅光光譜反射率，進而可以求得 MODIS 像元覆蓋下的植PDI 結(jié)果，利用該結(jié)果可以為 MODIS 數(shù)據(jù)降尺度提供數(shù)據(jù)支撐。據(jù)融合技術(shù)空遙感的飛速發(fā)展，遙感影像數(shù)據(jù)源日益豐富，基于多源遙感影像研究的熱點。遙感影像融合有三個層次，分別為像素級、特征級、合的層級不同，處理的對象也不相同，產(chǎn)生的結(jié)果與相應(yīng)的應(yīng)用也的遙感影像融合，需要先將遙感影像待融合的特征進行提取，隨后的相同空間位置特征進行融合，融合后的結(jié)果是該空間位置對應(yīng)的，通過分析特征矢量信息，能夠歸納出同類地物的數(shù)學模型，為后定基礎(chǔ)，特征級融合的流程如圖 2.6 所示。

圖 2.6 特征級圖像融合示意圖征級遙感影像的融合方法主要有典型相關(guān)分析法、證據(jù)理論法等：典型相關(guān)分析法型相關(guān)分析是提取兩個向量間相關(guān)性的多元統(tǒng)計方法，能夠最大化圖像間的交設(shè)有兩個隨機變量是 x∈Rp,y∈Rq,若有一對α和β投影方向，使得 =αTx 與最大相關(guān)，這種最大相關(guān)稱為典型相關(guān)， 和 稱為第一對典型相關(guān)變量，根件，尋找第二對相關(guān)變量 和 ，而且要和第一對相關(guān)變量不相關(guān)，找出幾對可以代替隨機變量 x 和 y，投影方向α和β可以最大化下式中函數(shù)： = √ × （2.13證據(jù)理論據(jù)理論方法也稱為 D-S 證據(jù)理論方法，D-S 證據(jù)理論是用先驗概率函數(shù)表示后間，運用證據(jù)合成公式可以根據(jù) n 個不同證據(jù)的基本概率分布函數(shù) m1,m2,…m概率賦值函數(shù)，合成公式如下所示： ( ) = ( ) ( ) ( ) 1 2 （2.14）

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]面向農(nóng)業(yè)用水管理的土壤含水量多源數(shù)據(jù)同化方法與應(yīng)用研究[D]. 朱鶴.中國水利水電科學研究院 2016

碩士論文
[1]遙感圖像鑲嵌與色彩均衡的應(yīng)用研究[D]. 錢永剛.太原理工大學 2006
[2]多幅遙感圖像自動裁剪鑲嵌與色彩均衡研究[D]. 蔣紅成.中國科學院研究生院（遙感應(yīng)用研究所） 2004



本文編號：3426974