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基于多角度日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒夤浪闼竟饽芾寐?/H1>
發(fā)布時(shí)間:2021-06-13 22:44
  光能利用率(Light Use Efficiency,LUE)是計(jì)算植被生產(chǎn)力的重要參數(shù),而現(xiàn)有模型估算光能利用率有較大偏差,基于遙感的日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿olar-induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)給這個(gè)的解決帶來了新希望。當(dāng)前有關(guān)日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒釹IF與植被光能利用率LUE的關(guān)系研究不斷涌現(xiàn)。研究證明SIF在直接估算實(shí)LUE方具有極大的潛力。但是,SIF指標(biāo)受到光照條件及觀測(cè)角度等因素的影響,SIF與LUE之關(guān)系存在很大的時(shí)和空變異,容易受到觀測(cè)天角、觀測(cè)方位角、天氣條件、冠層結(jié)構(gòu)等眾多因素的影響。為此,本研究通過試觀測(cè)獲取了大量常規(guī)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)地自動(dòng)遙感觀測(cè)平臺(tái)獲取太輻射數(shù)據(jù)以及水稻冠層多角度光譜反射數(shù)據(jù),基于渦度相關(guān)系統(tǒng)獲取稻田CO2通量等數(shù)據(jù),同時(shí)通過大田試獲取田水稻生物量、葉積指數(shù)等數(shù)據(jù)。基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)證并分析了夫瑯和費(fèi)暗線原理(Fraunhofer Line Discrimination,FLD)的光譜特點(diǎn),比較分析了FLD算法、3FLD算法提取的SIF數(shù)據(jù)的差異;分別對(duì)研究期內(nèi)的典型晴天和典型天的通量... 

【文章來源】:南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】:77 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于多角度日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒夤浪闼竟饽芾寐? src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1021505206.nh0001'  style='max-width:500px'></p><br> 技術(shù)路線圖<br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1021505206.nh0002' alt='光譜儀,光譜' style='max-width:500px'></p><br> 南京信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文14不變,這樣每次完成水平視角內(nèi)全部范圍的光譜探測(cè)共時(shí)5分鐘,獲得了各方位角下的水稻冠層上方反射輻射數(shù)據(jù)以及太輻射數(shù)據(jù)。本試傼將光譜儀與PTU設(shè)備相結(jié)合,可以更加精確的、有目的性的獲取稻田冠層多角度光譜數(shù)據(jù),這種觀測(cè)屬于大田實(shí)傼,在自然條件下進(jìn)行,低了人為因素以及其他因素給測(cè)定帶來的影響,能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)觀測(cè)、長(zhǎng)時(shí)連續(xù)觀測(cè)水稻冠層儈光譜數(shù)據(jù)。由上述光譜觀測(cè)設(shè)備特點(diǎn)可知,本設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)對(duì)研究區(qū)水稻冠層上方的太入射輻射和冠層反射輻射的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),但是這些獲取的原始光譜數(shù)據(jù)了要進(jìn)行必要的亴處理(如篩癬剔)以外,還應(yīng)對(duì)這些光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行白板校正。這些處理可以幫助本研究獲取更為可和準(zhǔn)確的原始光譜數(shù)據(jù),近一步確保光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量,以便用于之后利用光譜數(shù)據(jù)提取水稻冠層日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒釹IF。圖2-1Jaz-Combo2光譜儀 <br><br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1021505206.nh0003' alt='光譜曲線,平臺(tái),光譜,數(shù)據(jù)' style='max-width:500px'></p><br> 第二章研究區(qū)域概況、數(shù)據(jù)與方法15圖2-2PTU平臺(tái)2.3.2光譜數(shù)據(jù)的處理所獲取的原始儈光譜數(shù)據(jù)并不能直接用于分析計(jì)算,要進(jìn)行一定的篩癬剔和處理。這些處理包括:異常光譜數(shù)據(jù)的篩選和剔、光譜數(shù)據(jù)超量程值的剔與插補(bǔ)、以及保證光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量的白板校正。2.3.2.1異常光譜數(shù)據(jù)的篩選剔自然條件下獲取的光譜數(shù)據(jù)并不全都能夠表現(xiàn)出理想的光譜曲線特點(diǎn),有時(shí)這些平滑的光譜曲線會(huì)變成鋸喯狀或少數(shù)不連貫而跳躍變化的點(diǎn)。當(dāng)觀測(cè)得到的光譜數(shù)據(jù)表現(xiàn)出了不規(guī)則的鋸喯形波動(dòng)或出現(xiàn)少數(shù)跳躍值時(shí),說明數(shù)據(jù)出現(xiàn)了完全異;虿糠植ǘ萎惓V。判斷異常值的方法,一種是根據(jù)光譜儀傳感器的電壓超出正常范圍(9.5~9.7V)即為異常;另有一種輔助方法是當(dāng)發(fā)現(xiàn)某波段大于前一波段或后一短波段三倍時(shí),則數(shù)據(jù)存在異常。2.3.2.2Jaz-Combo2光譜儀超量程值的剔與插補(bǔ)本研究試傼屬于大田試傼,在自然觀測(cè)條件下,來自于太的輻射中的某些波段有時(shí)會(huì)表現(xiàn)得較為強(qiáng)烈,然而對(duì)于研究所用的光譜儀來說,這種光強(qiáng)已超出它的實(shí)測(cè)量范圍,這樣光譜儀記錄的數(shù)值便會(huì)超出觀測(cè)量程而出現(xiàn)數(shù)據(jù)失準(zhǔn),反映在記錄中的光譜數(shù)據(jù)并不是真實(shí)數(shù)據(jù),因此有必要對(duì)這部分超出觀測(cè)量程的太輻射值進(jìn)行篩癬剔與插補(bǔ)。篩選的方法較為簡(jiǎn)單,光譜儀記錄的數(shù)據(jù)中若顯示“null”而具體的輻亮度 <br><br>【參考文獻(xiàn)】:<br>期刊論文<br>[1]日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒膺b感反演及碳循環(huán)應(yīng)用進(jìn)展[J]. 章釗穎,王松寒,邱博,宋練,張永光.  遙感學(xué)報(bào). 2019(01)<br>
[2]基于渦度相關(guān)通量數(shù)據(jù)估算水稻光能利用率[J]. 費(fèi)敦悅,郭建茂,劉俊偉,王遷.  氣象科學(xué). 2018(01)<br>
[3]懷來地區(qū)蒸滲儀測(cè)定玉米田蒸散發(fā)分析[J]. 楊光超,朱忠禮,譚磊,劉紹民,徐自為,柏軍華,肖青.  高原氣象. 2015(04)<br>
[4]陸地生態(tài)系統(tǒng)植被生產(chǎn)力遙感模型研究進(jìn)展[J]. 袁文平,蔡文文,劉丹,董文杰.  地球科學(xué)進(jìn)展. 2014(05)<br>
[5]基于葉綠素?zé)晒夤庾V分析的光能利用效率研究[J]. 周麗娜,于海業(yè),于連軍,張蕾,隋媛媛,任順.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2014(07)<br>
[6]植物日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒獾倪b感原理及研究進(jìn)展[J]. 王冉,劉志剛,楊沛琦.  地球科學(xué)進(jìn)展. 2012(11)<br>
[7]北京海淀公園綠地二氧化碳通量[J]. 李霞,孫睿,李遠(yuǎn),王修信,謝東輝,嚴(yán)曉丹,朱啟疆.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2010(24)<br>
[8]冠層光能利用率的葉綠素?zé)晒夤庾V探測(cè)[J]. 程占慧,劉良云.  遙感學(xué)報(bào). 2010(02)<br>
[9]Modeling gross primary production of a temperate grassland ecosystem in Inner Mongolia, China, using MODIS imagery and climate data[J]. WU WeiXing1,2, WANG ShaoQiang1, XIAO XiangMing3, YU GuiRui4, FU YuLing4 & HAO YanBin5 1 Qianyanzhou Ecological Experimental Station, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 2 Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3 Institute for the Study of Earth, Oceans and Space, University of New Hampshire, Durham, NH 03824, USA; 4 Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Re- search, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 5 Laboratory of Quantitative Vegetation Ecology, Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093, China.  Science in China(Series D:Earth Sciences). 2008(10)<br>
[10]利用光化學(xué)反射植被指數(shù)估算光能利用率研究的進(jìn)展[J]. 陳晉,唐艷鴻,陳學(xué)泓,楊偉.  遙感學(xué)報(bào). 2008(02)<br>
<br>碩士論文<br>[1]基于多角度遙感數(shù)據(jù)和通量數(shù)據(jù)的PRI-LUE模型優(yōu)化[D]. 李淑婷.南京信息工程大學(xué) 2018<br>
[2]遙感數(shù)據(jù)與兩葉光能利用率模型同化的總初級(jí)生產(chǎn)力模擬[D]. 何明珠.南京大學(xué) 2013<br>
<br><!--https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD202101&filename=1021505206.nh&v=d4vVR5upB4kbZbPjeqOm0uSE3ZS9esjqNG8vtYpEB8MnmPNjmxgjUjGeHzrZ1%25mmd2BE3-->
					<br/><br/>本文編號(hào):<b>3228495</b><div style='float:right'>
					

			
				
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