【摘要】：土壤重金屬污染會(huì)對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)產(chǎn)生脅迫,由此帶來日益嚴(yán)重的糧食安全問題,因此,快速精確的識(shí)別農(nóng)作物的重金屬脅迫具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。遙感具有客觀、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、多光譜等特征,成為作物重金屬脅迫研究的有力工具。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,從遙感物候的角度研究水稻重金屬脅迫。選取湖南省株洲地區(qū)受重金屬污染的水稻田作為實(shí)驗(yàn)區(qū),采集水稻多個(gè)關(guān)鍵生長(zhǎng)期的葉面積指數(shù)(LAI)數(shù)據(jù)、重金屬含量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),并獲取環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)小衛(wèi)星CCD影像、Landsat 7 ETM+影像、Landsat 8 OLI影像和MOD09A1產(chǎn)品�；谶b感物候?qū)W和數(shù)據(jù)挖掘算法,探討了水稻重金屬脅迫的識(shí)別方法,實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)水稻重金屬脅迫水平的分類。主要工作和結(jié)論如下:(1)基于遙感植被指數(shù)時(shí)間序列分析,結(jié)合農(nóng)學(xué)規(guī)律和求導(dǎo)運(yùn)算,提取水稻關(guān)鍵物候期。結(jié)果表明當(dāng)水稻生長(zhǎng)受到重金屬脅迫時(shí),水稻的物候會(huì)發(fā)生變化,而且,不同的重金屬脅迫水平對(duì)物候的影響程度不同。針對(duì)單一物候指標(biāo)區(qū)分重金屬脅迫水平精度較低的問題,設(shè)計(jì)了一種新型遙感物候指標(biāo)建立的方法,深入挖掘時(shí)間序列中的物候信息,提取對(duì)重金屬脅迫更加敏感的物候指標(biāo),提高了重金屬脅迫水平的識(shí)別精度。(2)水稻根系是直接接觸土壤中重金屬元素的部位,其受重金屬毒害的程度比莖、葉等其他器官更大。本文根據(jù)提取的關(guān)鍵物候期,設(shè)置WOFOST作物生長(zhǎng)模型中的物候參數(shù),并確定同化的時(shí)相,實(shí)現(xiàn)了其與遙感數(shù)據(jù)的同化,得到水稻根系干重的變化。通過比較不同重金屬脅迫下水稻根系干重的曲線,發(fā)現(xiàn)在抽穗期,不同脅迫水稻的根部干重相差較大,故選取抽穗期的根部干重作為識(shí)別重金屬脅迫敏感的生物學(xué)特征。(3)將上述研究獲得的物候指標(biāo)與根部干重作為遙感識(shí)別重金屬脅迫的高維特征集,并設(shè)計(jì)了一種特征優(yōu)選的策略。結(jié)果表明,與原始高維特征集相比,依據(jù)篩選的最優(yōu)特征子集,對(duì)重金屬脅迫水平的分類精度提高了1%。(4)依據(jù)集成學(xué)習(xí)的思想,對(duì)隨機(jī)森林(RF)和梯度提升(GB)算法進(jìn)行集成,基于最優(yōu)特征子集,訓(xùn)練集成分類模型,實(shí)現(xiàn)重金屬脅迫水平的分類。結(jié)果表明,集成模型能夠?qū)崿F(xiàn)重金屬脅迫水平的精確分類,整體分類精度達(dá)到98%以上,比單獨(dú)應(yīng)用隨機(jī)森林或梯度提升算法提高了2%-3%。
【圖文】：

1.3.2 技術(shù)路線本文的技術(shù)路線圖如圖 1-1 所示，，主要包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、遙感物候指標(biāo)的構(gòu)建、最優(yōu)物候特征子集的選擇以及重金屬脅迫集成分類模型的建立四個(gè)部分。采集的數(shù)據(jù)包括遙感影像數(shù)據(jù)和地面數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，依次按照以下幾個(gè)步驟開展工作：（1）計(jì)算植被指數(shù)，構(gòu)建并重構(gòu)植被指數(shù)的時(shí)間序列。（2）結(jié)合農(nóng)學(xué)規(guī)律和求導(dǎo)運(yùn)算從重構(gòu)的植被指數(shù)時(shí)間序列曲線上提取關(guān)鍵物候期，依據(jù)關(guān)鍵物候期確定同化時(shí)相以及 WOFOST 模型中相關(guān)物候參數(shù)的設(shè)置，以LAI 作為同化變量，應(yīng)用遙感-WOFOST 模型同化框架得到根部干重（WRT）的變化情況；根據(jù)重金屬脅迫下水稻物候的變化，建立一系列的物候指標(biāo)，即手動(dòng)建立的物候指標(biāo)；使用 Python 包 Tsfresh 從植被指數(shù)時(shí)間序列曲線上自動(dòng)提取物候特征，即自動(dòng)提取的物候指標(biāo)，將手動(dòng)和自動(dòng)提取的物候指標(biāo)結(jié)合起來組成遙感物候指標(biāo)集合。

192-1 2013 年 8 月 8 日（a）預(yù)處理后的 CCD 影像和（b）水稻像元反射率由于 ENVI 5.3 里 HJ-1A/B CCD 屬于未知類型的傳感器，因此，需要制文件用于大氣校正。本文從中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心的網(wǎng)站上下載了 CCD應(yīng)函數(shù)，是一個(gè).txt 格式的文件，文件里包括五列數(shù)據(jù)，后四列代表波，本文利用 ENVI 軟件完成 CCD 波譜曲線的制作。最后，將波譜曲線保文件，用于大氣校正中波譜函數(shù)文件的輸入。應(yīng)用 FLAASH 模型進(jìn)行大
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：X503.231;S511;TP311.13

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本文編號(hào)：2590872