本文選題：東北粳稻 + 高光譜遙感　； 參考：《沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：葉綠素是農(nóng)作物進(jìn)行光合作用的最重要色素,其含量變化直接指示農(nóng)作物的光合作用能力以及健康狀況,進(jìn)而決定最終產(chǎn)量。及時準(zhǔn)確、快速對農(nóng)作物葉綠素含量進(jìn)行估測可以為農(nóng)業(yè)決策提供有效的數(shù)據(jù)源。本文以東北粳稻為例,利用試驗區(qū)無人機高光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行粳稻葉綠素含量監(jiān)測研究,以粳稻4個不同生育期冠層光譜反射率和冠層葉片葉綠素含量為數(shù)據(jù)源,分析了東北粳稻生長發(fā)育過程中冠層葉片葉綠素含量與光譜反射率之間的相關(guān)關(guān)系,同時對冠層葉片葉綠素含量的敏感波段變量進(jìn)行提取,構(gòu)建葉綠素含量的單一變量線性、對數(shù)、立方曲線回歸方程,并對所構(gòu)建的估算模型中判定系數(shù)(R2)較高的模型準(zhǔn)確性進(jìn)行評價,進(jìn)而確定能夠?qū)旧L信息進(jìn)行估算最優(yōu)的定量模型;為了能夠進(jìn)一步準(zhǔn)確地運用不同光譜波段的有效信息,減少冗余度,依據(jù)前人研究成果優(yōu)選出四種植被指數(shù)NDVI、DVI、RVI、TCARI,并構(gòu)建了粳稻分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗灌漿期、成熟期冠層葉片葉綠素含量的一元線性和非線性回歸模型、多元線性回歸模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型。取得的研究成果如下:(1)在粳稻冠層光譜的條件下:光譜的曲線特征在粳稻不同的生育期曲線輪廓走勢相似,均存在著極其明顯的反射峰和吸收谷。粳稻冠層葉片葉綠素含量的大小與光譜曲線的特征存在著密切聯(lián)系,在可見光的區(qū)域和近紅外區(qū)域內(nèi),葉綠素的含量越高,與其所對應(yīng)的光譜曲線反射率越高;在"紅邊"一階微分光譜的情況下:粳稻冠層光譜"紅邊"一階微分的光譜曲線特征在不同的粳稻生育期與同一生育期不同冠層葉片葉綠素含量條件下其光譜曲線輪廓變化趨勢相似。在不同冠層葉片葉綠素含量的情況下,隨著粳稻葉片葉綠素含量的不斷增加,"紅邊"位置發(fā)生了"紅移"現(xiàn)象。(2)在利用粳稻冠層原始光譜反射率和一階微分光譜反射率估算冠層葉片葉綠素含量的模型中,在粳稻抽穗灌漿期基于原始光譜的敏感波段452nm的葉綠素含量反演模型估算效果最好,建立的立方曲線模型y=26118.168x2-2722.032x+122.252判定系數(shù)最高,為R2=0.798,RMSE=2.381,MAPE%=4.768;在粳稻抽穗灌漿期基于一階微分光譜的敏感波段715nm的葉綠素含量反演模型估算效果也最優(yōu),建立的立方曲線模型y=15623618.191x3-4979.064x+85.840判定系數(shù)最高R2=0.666,RMSE=2.561,MAPE%=3.768。(3)利用單一變量植被指數(shù)進(jìn)行估測建模,建立的單變量線性模型、對數(shù)模型、立方曲線回歸模型,其估測效果均不是很理想,在粳稻抽穗灌漿期RVI所建立的立方曲線估測模型y=0.100x3-2.923x2+25.778x-28.219判定系數(shù)最高R2=0.560,RMSE=2.144,MAPE%=3.778。利用四種不同植被指數(shù)NDVI、DVI、RVI、TCARI分別作為多元線性模型的自變量進(jìn)行多元線性建模,充分地利用4種不同類型植被指數(shù)的優(yōu)勢,建立多元線性回歸模型,其擬合效果明顯優(yōu)于同一生育期所建立的一元回歸模型,在抽穗灌漿期所建立的四元線性估測葉綠素模型y=-9.055x1+8.869x2-0.075x3-6.469x4+51.566 判定系數(shù)最高R2=0.790,RMSE=1.773,MAPE%=2.756。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的葉綠素含量估測模型,以4種不同植被指數(shù)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自變量,1個隱含層(包括12個神經(jīng)元節(jié)點),輸出變量為粳稻冠層葉片葉綠素含量數(shù)據(jù),模型的結(jié)構(gòu)選擇4-12-1,進(jìn)行葉綠素含量建模研究,充分地利用4種不同類型植被指數(shù)的優(yōu)勢,使得估測模型擬合優(yōu)度和精度都得到顯著的提升,尤其在對抽穗灌漿期BP模型進(jìn)行驗證,判定系數(shù)最高R2=0.864,RMSE=1.427,MAPE%=2.369,有力地驗證了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立粳稻冠層葉片葉綠素含量植被指數(shù)估測模型具有可行性。
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【學(xué)位授予單位】：沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S511.22;S127

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本文編號：1749556