發(fā)布時間：2018-07-05 10:03

  本文選題：水稻重金屬脅迫 + 遙感分析�。� 參考：《中國地質(zhì)大學(xué)(北京)》2017年博士論文

【摘要】：運(yùn)用遙感技術(shù)快速、準(zhǔn)確監(jiān)測大范圍作物重金屬污染脅迫對我國糧食安全和耕地保護(hù)具有重要意義。已有研究多是在作物生理要素特征或重金屬含量與光譜參數(shù)之間建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?從作物生理功能特征角度進(jìn)行的研究則少見報道。另外,研究使用的光譜多集中在可見光/近紅外波段范圍,少有研究從脅迫的熱紅外特征考慮。本文選取湖南省株洲地區(qū)水稻種植區(qū)作為研究區(qū),采集水稻關(guān)鍵生長期的重金屬含量數(shù)據(jù)、葉面積指數(shù)(LAI)數(shù)據(jù)、冠層溫度和氣象數(shù)據(jù),并獲取環(huán)境衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)、Landsat 8數(shù)據(jù)和高分一號數(shù)據(jù)。從生理功能變化角度對水稻重金屬脅迫遙感監(jiān)測方法進(jìn)行分析,注重機(jī)理性和理論模型研究。本文的研究工作與主要結(jié)論如下:(1)采用具有較強(qiáng)機(jī)理性的WOrld FOod STudies(WOFOST)作物生長模型與遙感數(shù)據(jù)同化的方法獲取重金屬脅迫下水稻光合作用和干物質(zhì)轉(zhuǎn)化效率兩種生理功能的變化情況,作為評估重金屬脅迫水平的指標(biāo)。在生長模型模擬日總CO2同化速率及干物質(zhì)轉(zhuǎn)化系數(shù)的位置分別嵌入兩個脅迫因子,利用HJ-1 CCD數(shù)據(jù)反演得到的水稻LAI與WOFOST模型輸出的LAI作為耦合點(diǎn),基于粒子群優(yōu)化算法求取脅迫因子值。通過分析兩個脅迫因子對根、莖、葉、穗等器官生物量累積的影響權(quán)重間接推算其對脅迫的影響權(quán)重,并構(gòu)建綜合脅迫指數(shù)。基于少量樣本點(diǎn)水稻兩個生長時段的綜合脅迫指數(shù)構(gòu)建針對不同脅迫水平的判別規(guī)則,并通過逐像元運(yùn)行同化方法實(shí)現(xiàn)大范圍水稻重金屬脅迫水平判別,準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。(2)分析重金屬脅迫下水稻植株生理功能改變引起的冠層溫度變化,探討冠層溫度的影響機(jī)制及水稻生長和脅迫的極限狀態(tài),基于物理能量平衡公式構(gòu)建“冠氣溫差-LAI理論三角模型”,并提出歸一化重金屬脅迫指數(shù)(HMSI)。首先在田間尺度對模型進(jìn)行適用性驗(yàn)證,然后協(xié)同熱紅外遙感與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)株洲縣域內(nèi)模型的區(qū)域驗(yàn)證與示范應(yīng)用。(3)將表征生理功能變化的綜合脅迫指數(shù)與根部干重作為遙感監(jiān)測重金屬脅迫的目標(biāo)特征集,并基于分形理論探討監(jiān)測脅迫水平合適的空間分辨率。目標(biāo)特征的異質(zhì)性越大越能完整刻畫特征變量的微小變化,對應(yīng)的分維數(shù)也越大。因此,對應(yīng)最高分維數(shù)的空間分辨率為最佳分辨率。結(jié)果顯示,4m至32m為合適的空間分辨率,8m是最佳選擇。
[Abstract]:Rapid and accurate monitoring of heavy metal pollution stress by remote sensing is of great significance to food security and cultivated land protection in China. Most of the previous studies have established empirical models between the physiological characteristics of crops or heavy metal contents and spectral parameters, but few studies have been carried out from the perspective of physiological functional characteristics of crops. In addition, most of the spectra used in the study focused on the visible / near infrared band, and few studies were conducted on the thermal infrared characteristics of stress. In this paper, the data of heavy metal content, leaf area index (Lai), canopy temperature and meteorological data were collected from the rice growing area in Zhuzhou region of Hunan province, and the data of heavy metal content, leaf area index (Lai), canopy temperature and meteorological data were collected in the key growing period of rice. The Landsat 8 data and the high score 1 data are obtained from the CCD data of the environmental satellite. The remote sensing monitoring method of heavy metal stress in rice was analyzed from the point of view of physiological function change. The research work and main conclusions are as follows: (1) using WOrld FOod STudies (WOFOST) crop growth model and remote sensing data assimilation method to obtain photosynthesis and dry matter conversion efficiency of rice under heavy metal stress. (1) two physiological methods, WOrld FOod STudies (WOFOST), are used to obtain photosynthesis and dry matter conversion efficiency of rice under heavy metal stress. Changes in function, It is used as an index to evaluate the level of heavy metal stress. Two stress factors were embedded in the position of the total CO _ 2 assimilation rate and the dry matter conversion coefficient of the growth model, respectively, and the Lai output from the rice Lai and WOFOST model obtained by HJ-1 CCD data was used as the coupling point. The stress factor is calculated based on particle swarm optimization algorithm. The influence weight of two stress factors on biomass accumulation of root, stem, leaf, ear and other organs was calculated indirectly and the comprehensive stress index was constructed by analyzing the influence weight of two stress factors on the biomass accumulation of root, stem, leaf, ear and so on. Based on the comprehensive stress index of two growing stages of rice in a small number of samples, the discriminant rules for different stress levels were constructed, and the heavy metal stress levels of large range rice were distinguished by pixel operation assimilation method. The accuracy was over 90%. (2) the changes of canopy temperature caused by physiological function changes of rice plants under heavy metal stress were analyzed, and the influence mechanism of canopy temperature and the limit state of rice growth and stress were discussed. Based on the physical energy balance formula, the "canopy temperature difference-Lai theoretical triangle model" was constructed, and the normalized heavy metal stress index (HMSI) was proposed. Firstly, the applicability of the model is verified at the field scale. Then the regional verification and demonstration application of the model in Zhuzhou county were realized by using thermal infrared remote sensing and optical remote sensing data. (3) the comprehensive stress index and root dry weight, which represented the physiological function changes, were taken as the target feature set of remote sensing to monitor heavy metal stress. Based on fractal theory, the spatial resolution of monitoring stress level is discussed. The greater the heterogeneity of the target feature, the more the fractal dimension of the feature variable can be described completely. Therefore, the spatial resolution corresponding to the highest fractal dimension is the best resolution. The results show that the optimum spatial resolution is from 4 m to 32 m.
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X87

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本文編號：2099843