本文關(guān)鍵詞： 水稻重金屬脅迫 物候提取 WOFOST模型 分段同化 時(shí)間尺度優(yōu)化　出處：《中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：水稻受到重金屬脅迫后,生理生態(tài)參數(shù)會(huì)發(fā)生變化。利用遙感影像提取水稻關(guān)鍵物候期進(jìn)行分段同化,研究水稻不同生長(zhǎng)階段對(duì)重金屬脅迫的不同響應(yīng),通過(guò)Harris算法對(duì)遙感-作物生長(zhǎng)模型同化框架進(jìn)行時(shí)間尺度的優(yōu)化,提取同化最優(yōu)時(shí)間點(diǎn),在保證模型模擬精度條件下提高模型運(yùn)算效率。本文以湖南省株洲市重金屬污染程度不同的稻田為研究區(qū),利用2013年的16幅HJ-1A/B衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)及田間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。使用HJ-1A/B遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建EVI時(shí)間序列數(shù)據(jù),利用非對(duì)稱性高斯函數(shù)法對(duì)EVI時(shí)間序列進(jìn)行平滑去噪處理,探尋水稻物候期的轉(zhuǎn)變與EVI時(shí)間序列的響應(yīng)關(guān)系,從而提取水稻的物候期。在WOFOST模型中加入脅迫因子f,以f來(lái)表征重金屬脅迫下水稻生理生態(tài)參數(shù)的響應(yīng)機(jī)制。依據(jù)上述研究,對(duì)WOFOST模型進(jìn)行本地化和區(qū)域化擴(kuò)展,結(jié)合所提取的水稻關(guān)鍵物候期,根據(jù)DVS的取值來(lái)判定作物生長(zhǎng)發(fā)育所處的階段,并且基于PSO算法,構(gòu)建區(qū)域尺度下遙感-作物生長(zhǎng)模型的分段同化模擬框架,輸出不同生長(zhǎng)階段的脅迫因子f,驅(qū)動(dòng)優(yōu)化后的WOFOST模型對(duì)研究區(qū)內(nèi)的水稻根重進(jìn)行逐像元模擬,利用脅迫因子f和模擬根重來(lái)評(píng)價(jià)遙感-作物生長(zhǎng)模型的分段同化模型。對(duì)分段同化模型的時(shí)間尺度進(jìn)行研究,基于Harris角點(diǎn)算法,對(duì)LAI時(shí)序曲線進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換進(jìn)而提取角點(diǎn),為了驗(yàn)證提取的4個(gè)角點(diǎn)的準(zhǔn)確性,對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行線性擬合,角點(diǎn)擬合曲線與LAI時(shí)序曲線的R2為0.89,角點(diǎn)擬合曲線與LAI比值曲線的R2為0.78,能夠反映出原曲線的主要信息。根據(jù)4個(gè)角點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的日序的CCD影像提取LAI,驅(qū)動(dòng)遙感-作物生長(zhǎng)模型同化,與分段同化相對(duì)比發(fā)現(xiàn),角點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的同化框架時(shí)間效率大大提高,并且對(duì)根重的模擬精度在95%以上。研究表明,基于物候期的分段同化能夠提高遙感-作物生長(zhǎng)模型的模擬精度,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè),能夠在保證遙感-作物生長(zhǎng)模型同化精度的情況下提高同化模型的運(yùn)行速率。
[Abstract]:The physiological and ecological parameters of rice were changed after heavy metal stress. The key phenological stages of rice were extracted from remote sensing images for segmental assimilation to study the different responses of rice at different growth stages to heavy metal stress. The Harris algorithm is used to optimize the time scale of the assimilation frame of the remote sensing crop growth model, and the optimal time point of assimilation is extracted. The model operation efficiency is improved under the condition of ensuring the model simulation accuracy. In this paper, the paddy fields with different pollution degree of heavy metals in Zhuzhou City, Hunan Province, are taken as the research area. Based on the 16 HJ-1A/B satellite CCD data from 2013 and the field measured data, the EVI time series data were constructed by using HJ-1A/B remote sensing data, and the EVI time series was smoothed by using asymmetric Gao Si function method. To explore the response relationship between phenological changes of rice and EVI time series, the phenological period of rice was extracted. The response mechanism of physiological and ecological parameters of rice under heavy metal stress was characterized by adding the stress factor f into the WOFOST model and using f to characterize the physiological and ecological parameters of rice under heavy metal stress. Based on the localization and regionalization of WOFOST model and the key phenological period of extracted rice, the stage of crop growth and development is determined according to the value of DVS, and based on PSO algorithm, A segmented assimilation simulation framework of remote sensing and crop growth model at regional scale was constructed, and the stress factors f in different growth stages were output. The optimized WOFOST model was used to simulate the root weight of rice in the study area by pixel by pixel. The stress factor f and simulated root weight are used to evaluate the segmented assimilation model of remote sensing crop growth model. The time scale of the model is studied. Based on the Harris corner algorithm, the gray-scale transformation of the LAI time series curve is carried out and the corner points are extracted. In order to verify the accuracy of the extracted four corners, the corners are fitted linearly. The R2 of corner fitting curve and LAI time series curve is 0.89, and that of corner fitting curve and LAI ratio curve is 0.78, which can reflect the main information of original curve. Assimilation of crop growth models, Compared with subsection assimilation, it is found that the time efficiency of the assimilation frame corresponding to corner points is greatly improved, and the simulation accuracy of root weight is more than 95%. Phenophase based subsection assimilation can improve the simulation accuracy of the remote sensing crop growth model. On the basis of this, corner detection can improve the operating rate of the remote sensing crop growth model under the condition of ensuring the assimilation accuracy of the remote sensing crop growth model.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：X87;X56

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本文編號(hào)：1502936