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森林葉面積指數(shù)低成本快速觀測(cè)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2022-09-28 20:55
  葉面積指數(shù)(Leaf Area Index, LAI)是生態(tài)學(xué)和林學(xué)中描述植被冠層的重要參數(shù)之一,常用于檢測(cè)植物生長(zhǎng)狀況,受到病蟲(chóng)害侵入情況等。由于傳統(tǒng)測(cè)量葉面積指數(shù)的方法對(duì)森林具有一定的破壞,所以通常情況下測(cè)量葉面積指數(shù)采取植物冠層分析儀(如LAI-2000)或者半球攝影(如Hemiview)等方法,并已經(jīng)在科研調(diào)查中被普遍認(rèn)可和使用。然而,進(jìn)行大面積或者連續(xù)地面LAI調(diào)查時(shí),這些儀器的較高價(jià)格限制了大量?jī)x器同時(shí)調(diào)查,時(shí)效性較低;另外使用這些儀器需要較高的專(zhuān)業(yè)性也限制了大面積的使用。而在林區(qū)基層,都有森林防火巡視、資源調(diào)查、蟲(chóng)情調(diào)查預(yù)報(bào)等業(yè)務(wù)化工作,如果能夠充分利用基層工作人員,使用廉價(jià)但是方便的LAI觀測(cè)設(shè)備,就可以進(jìn)行大范圍、高頻率的LAI采樣,提供大數(shù)據(jù)級(jí)別的LAI樣本資料,用于快速掌握森林資源的宏觀狀態(tài)及其變化。因此,探索新的能大面積快速反演葉面積指數(shù)的遙感觀測(cè)方法,對(duì)森林宏觀健康監(jiān)測(cè)有著重要作用。為此,本研究提出了采用手機(jī)搭載球面鏡頭進(jìn)行葉面積指數(shù)的快速估測(cè)的方法(本文把這種方法稱(chēng)為L(zhǎng)AI-Mobile),然后和衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合反演,獲得大面積的LAI。為了驗(yàn)證LAI-Mo... 

【文章頁(yè)數(shù)】:48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 直接測(cè)量方法
        1.2.2 經(jīng)驗(yàn)公式法
        1.2.3 光學(xué)儀器法
        1.2.4 利用遙感方法測(cè)量葉面積指數(shù)
    1.3 利用不同方法測(cè)量葉面積指數(shù)主要存在問(wèn)題
    1.4 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線(xiàn)圖
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 技術(shù)路線(xiàn)圖
2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 樣地設(shè)置
    2.3 高分一號(hào)遙感影響及預(yù)處理
        2.3.1 正射校正
        2.3.2 大氣校正
        2.3.3 植被指數(shù)
3 單株植物葉面積指數(shù)測(cè)量
    3.1 光學(xué)儀器法測(cè)量單木LAI
        3.1.1 圖像處理
        3.1.2 利用LAI-2200測(cè)量
    3.2 觀測(cè)值與結(jié)果分析
4 云南松林分葉面積指數(shù)測(cè)量
    4.1 測(cè)量方法
        4.1.1 利用圖像測(cè)量法測(cè)量林分LAI
        4.1.2 輻射測(cè)量法測(cè)量林分LAI
    4.2 輻射測(cè)量法與圖像測(cè)量法比較
    4.3 結(jié)果與分析
5 葉面積指數(shù)遙感估測(cè)模型
    5.1 利用植被指數(shù)估算葉面積指數(shù)
    5.2 LAI反演結(jié)果與模型驗(yàn)證
        5.2.1 LAI反演結(jié)果
        5.2.2 模型驗(yàn)證
6 結(jié)論與討論
    6.1 結(jié)論
    6.2 討論
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)介
第一導(dǎo)師簡(jiǎn)介
第二導(dǎo)師簡(jiǎn)介
致謝


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于GF-1號(hào)衛(wèi)星WFV數(shù)據(jù)反演玉米葉面積指數(shù)[J]. 王立輝,杜軍,黃進(jìn)良,楊瑞霞,黃維.  華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[2]基于赤池信息量準(zhǔn)則的冬小麥葉面積指數(shù)高光譜估測(cè)[J]. 楊福芹,馮海寬,李振海,高林,楊貴軍,戴華陽(yáng).  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(03)
[3]基于ETM+的滇東南石漠化區(qū)域植被指數(shù)與葉面積指數(shù)反演關(guān)系研究[J]. 李素敏,袁利偉,甘淑,楊永明.  昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(06)
[4]棉花種植密度對(duì)LAI-2200植物冠層分析儀測(cè)定葉面積指數(shù)的影響[J]. 賀昆侖,杜明偉,田曉莉,徐東永,尹曉芳,李召虎.  作物雜志. 2015(05)
[5]基于GF-1與Landsat-8多光譜遙感影像的玉米LAI反演比較[J]. 賈玉秋,李冰,程永政,劉婷,郭燕,武喜紅,王來(lái)剛.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2015(09)
[6]基于時(shí)間序列LAI和ET同化的冬小麥遙感估產(chǎn)方法比較[J]. 黃健熙,馬鴻元,田麗燕,王鵬新,劉峻明.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2015(04)
[7]基于光學(xué)儀器法測(cè)定谷地云冷杉林葉面積指數(shù)的季節(jié)變化[J]. 劉志理,金光澤.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2014(12)
[8]利用不同方法測(cè)定紅松人工林葉面積指數(shù)的季節(jié)動(dòng)態(tài)[J]. 王寶琦,劉志理,戚玉嬌,金光澤.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2014(08)
[9]基于高光譜與多光譜植被指數(shù)的洪河沼澤植被葉面積指數(shù)估算模型對(duì)比研究[J]. 邢麗瑋,李小娟,李昂晟,周德民.  濕地科學(xué). 2013(03)
[10]冬小麥葉面積指數(shù)高光譜遙感反演方法對(duì)比[J]. 夏天,吳文斌,周清波,周勇.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2013(03)

碩士論文
[1]基于多時(shí)相多角度遙感數(shù)據(jù)的植被葉面積指數(shù)反演[D]. 趙娟.南京信息工程大學(xué) 2014
[2]基于LandsatTM數(shù)據(jù)的冬小麥不同生育期葉面積指數(shù)反演方法精度比較[D]. 苗乃哲.西安科技大學(xué) 2012
[3]基于環(huán)境星數(shù)據(jù)可見(jiàn)光、近紅外波段的大氣校正方法研究[D]. 劉其悅.河南理工大學(xué) 2010
[4]基于TM影像的葉面積指數(shù)反演[D]. 杜春雨.東北林業(yè)大學(xué) 2010



本文編號(hào):3682370

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