發(fā)布時(shí)間：2024-02-26 22:50

　　精準(zhǔn)、大面積監(jiān)測(cè)農(nóng)作物重金屬污染對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、糧食安全具有重要意義。目前應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)多是利用單一的光學(xué)遙感數(shù)據(jù),其利用遙感特征相對(duì)單一,監(jiān)測(cè)精度相對(duì)較低。光學(xué)遙感能監(jiān)測(cè)到受脅迫作物的顏色等特征,而微波遙感能監(jiān)測(cè)到受脅迫作物的形態(tài)等特征。為了充分提取受脅迫作物的特征信息,發(fā)揮多源遙感數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性,本文協(xié)同光學(xué)遙感和微波遙感構(gòu)建作物重金屬脅迫監(jiān)測(cè)模型。選取蘇州地區(qū)受重金屬污染的水稻樣區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū),測(cè)量水稻關(guān)鍵生長(zhǎng)期ASD光譜數(shù)據(jù)、生化參數(shù)、重金屬含量數(shù)據(jù),并獲取準(zhǔn)同步的光學(xué)HIS和雷達(dá)Radarsat-2衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。根據(jù)水稻重金屬脅迫響應(yīng)機(jī)理,分別從光學(xué)與雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取了水稻污染脅迫敏感波譜指數(shù),運(yùn)用二維波譜特征空間構(gòu)建水稻重金屬脅迫光學(xué)與雷達(dá)遙感協(xié)同監(jiān)測(cè)模型,并利用小波分形方法對(duì)模型空間尺度擴(kuò)展時(shí)的尺度誤差進(jìn)行分析。本文的研究工作及主要結(jié)論如下:(1)利用光譜特征分析、統(tǒng)計(jì)方法和隨機(jī)森林算法等構(gòu)建水稻重金屬脅迫下葉綠素響應(yīng)敏感的脅迫波譜指數(shù)NVI,建立了基于高光譜HSI數(shù)據(jù)的水稻重金屬脅迫水平反演模型。(2)利用統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)建對(duì)水稻重金屬脅迫生物量響應(yīng)敏感的脅迫微波遙感SVI,建立了基于...

【文章頁(yè)數(shù)】：119 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景
        1.1.1 水稻重金屬污染特征
        1.1.2 水稻重金屬污染遙感監(jiān)測(cè)
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 重金屬脅迫監(jiān)測(cè)
        1.2.2 多源遙感數(shù)據(jù)協(xié)同方法
        1.2.3 模型空間尺度分析
    1.3 研究意義、目標(biāo)和內(nèi)容
        1.3.1 研究意義
        1.3.2 研究目標(biāo)
        1.3.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織
第2章 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理
    2.1 研究區(qū)概況及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        2.1.1 研究區(qū)概況
        2.1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集
        2.2.1 生化參數(shù)測(cè)定
        2.2.2 光譜測(cè)定及預(yù)處理
    2.3 遙感影像數(shù)據(jù)收集與處理
        2.3.1.HSI遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.3.2 SAR數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.3.3 數(shù)據(jù)協(xié)同預(yù)處理
    2.4 技術(shù)路線
第3章 重金屬脅迫高光譜指數(shù)計(jì)算模型
    3.1 水稻重金屬脅迫高光譜響應(yīng)機(jī)理
        3.1.1 水稻重金屬污染脅迫葉綠素變化分析
        3.1.2 水稻重金屬污染脅迫光譜響應(yīng)特征分析
    3.2 重金屬脅迫下葉綠素含量變化的遙感監(jiān)測(cè)指數(shù)
        3.2.1 基于統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算水稻冠層葉綠素含量
        3.2.2 基于隨機(jī)森林算法計(jì)算水稻冠層葉綠素含量
    3.3 基于葉綠素指數(shù)的水稻重金屬污染脅迫監(jiān)測(cè)模型
第4章 重金屬脅迫雷達(dá)指數(shù)計(jì)算模型
    4.1 水稻金屬脅迫微波響應(yīng)機(jī)理
        4.1.1 水稻重金屬污染脅迫生物量變化分析
        4.1.2 水稻生化參數(shù)微波遙感監(jiān)測(cè)
    4.2 重金屬脅迫下生物量變化的遙感監(jiān)測(cè)指數(shù)
        4.2.1 重金屬污染脅迫的生化參數(shù)與微波指數(shù)相關(guān)性分析
        4.2.2 基于統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算水稻生物量
    4.3 基于生物量指數(shù)的水稻重金屬污染脅迫監(jiān)測(cè)模型
第5章 基于二維波譜特征空間構(gòu)建水稻重金屬脅迫計(jì)算模型
    5.1 二維波譜特征空間構(gòu)建
    5.2 水稻重金屬脅迫水平評(píng)估結(jié)果
第6章 水稻重金屬脅迫模型空間尺度擴(kuò)展
    6.1 模型誤差分析
    6.2 基于小波分形的模型空間尺度擴(kuò)展
        6.2.1 小波分形變換
        6.2.2 模型尺度變換
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄



本文編號(hào)：3911976