本文關鍵詞：基于PROSAIL模型的GF-1葉面積指數(shù)和葉片生理參數(shù)反演，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：葉面積指數(shù)是進行農情監(jiān)測的重要參數(shù)。隨著國家玉米政策的調整和我國自主高分系列衛(wèi)星的發(fā)射,使用遙感手段對玉米種植進行精細化管理具有必要性和可能性。PROSAIL模型由葉片模型PROSPECT和輻射傳輸模型SAIL組成,這兩個模型均較好地兼顧了物理意義和可實現(xiàn)性,得到了廣泛應用,它們的組合適用于精準農業(yè)。本文使用PROSPECT-5與4SAIL相結合的PROSAIL模型,對高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行葉面積指數(shù)反演和葉片生理參數(shù)反演。由于實驗區(qū)受冰雹災害影響,玉米長勢不一,因此通過對健康葉片和枯黃葉片的實測光譜進行線性混合,模擬不同長勢的玉米葉片光譜。使用迭代數(shù)值優(yōu)化方法,建立了混合系數(shù)和葉片生理參數(shù)的查找表。將LAI劃分成若干等級,對每一種混合系數(shù)和LAI的組合使用SAIL模型計算冠層的方向反射率,并轉換成GF-1的波段反射率值。通過混合系數(shù),最終建立了葉片生理參數(shù)、葉面積指數(shù)和高分一號波段反射率值的查找表。使用查找表反演葉面積指數(shù),反演的平均精度為60.59%,并且反演葉面積指數(shù)與實測葉面積指數(shù)具有線性回歸關系。對加入全色波段的圖像進行葉面積指數(shù)反演,反演結果有一定提高。葉片生理參數(shù)反演結果比較合理,但枯黃葉片反演存在一定困難。
【關鍵詞】：高分一號衛(wèi)星 PROSAIL模型 葉面積指數(shù) 葉片生理參數(shù) 混合光譜
【學位授予單位】：東北林業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S127;S513
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 緒論7-11
• 1.1 引言7
• 1.2 研究背景和意義7-8
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀8-11
• 2 研究方法11-18
• 2.1 技術路線11-12
• 2.2 光譜混合12
• 2.3 PROSAIL模型12-17
• 2.3.1 PROSPECT模型13-15
• 2.3.2 SAIL模型15-17
• 2.4 反演方法17-18
• 2.4.1 迭代數(shù)值優(yōu)化17
• 2.4.2 查找表17-18
• 3 數(shù)據(jù)獲取與處理18-23
• 3.1 實驗區(qū)概況18
• 3.2 實測數(shù)據(jù)獲取18-19
• 3.3 遙感數(shù)據(jù)獲取與預處理19-23
• 3.3.1 多光譜數(shù)據(jù)預處理20-21
• 3.3.2 全色波段數(shù)據(jù)預處理21-22
• 3.3.3 全色波段與多光譜圖像融合22-23
• 4 葉面積指數(shù)和葉片生理參數(shù)反演23-42
• 4.1 參數(shù)設置及適應性分析23-30
• 4.1.1 葉片生理參數(shù)23-25
• 4.1.2 冠層結構參數(shù)25-27
• 4.1.3 觀測條件參數(shù)27-28
• 4.1.4 PROSPECT模型適應性分析28-30
• 4.2 反演與驗證30-42
• 4.2.1 光譜混合及驗證30-31
• 4.2.2 建立葉片生理參數(shù)反演查找表31-33
• 4.2.3 多光譜數(shù)據(jù)葉面積指數(shù)反演及驗證33-36
• 4.2.4 融合圖像葉面積指數(shù)反演36-37
• 4.2.5 多光譜數(shù)據(jù)葉片生理參數(shù)反演及驗證37-42
• 5 總結與討論42-45
• 5.1 主要工作總結42-43
• 5.2 存在問題43
• 5.3 對研究區(qū)域精準農業(yè)建設的建議43-45
• 參考文獻45-49
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文49-50
• 致謝50-51

【參考文獻】

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  本文關鍵詞：基于PROSAIL模型的GF-1葉面積指數(shù)和葉片生理參數(shù)反演，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：428406