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《湖南农业大学》 2004年
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新疆棉花主要栽培生理指标的高光谱定量提取与应用研究

蒋桂英  
【摘要】:多光谱遥感以波长区域不连续的宽波段方式记录地物光谱,它以一个宽波段的单值代表一个相对宽光谱区域的辐射动态。与多光谱遥感相比,高光谱遥感可以将视域中观测到的各种地物以完整的光谱曲线记录下来,获取连续的光谱信息,光谱分辨率一般小于10nm,低于地表物质的诊断性光谱宽度(20-40nm)。其本身的波段数已达几百上千个,加上原始光谱的一阶导数、二阶导数、对数变换及其各种高光谱植被指数等,这并不是简单的数据量的增加,而是信息量的增加,信息量可增加十倍以至数百倍。鉴于高光谱遥感的独特性能,特别是在地表物质的识别和分类,有用信息的提取等方面的优势,使得这一技术在植被的精细分类、农作物的长势监测和农田水肥状况的分析等方面展现了巨大的应用前景。作物栽培生理指标的提取和产量估算的研究成为高光谱遥感技术最精华和核心的部分。 本文系统地研究了棉花主要栽培生理指标和产量与冠层光谱反射率之间的关系,采用两类分析方法,一是通过统计相关分析的方法建立观测光谱数据或由此衍生的植被指数与棉花栽培生理指标和产量之间的关系;二是基于棉花观测光谱特征变量的分析技术。以期①找出一些较适用于棉花栽培生理指标和产量估算的敏感光谱波段和植被指数。②建立高光谱特征变量估测棉花栽培生理指标和产量的模型。 研究内容包括:1)通过三年的不同水、肥和密度水平的棉花田间试验,以人为方式造成棉花长势的等级差异,作为本研究的基础;2)利用野外光谱仪在自然环境下测定不同长势、不同生育期的棉花冠层光谱,分析了棉花光谱在250-3500nm范围内的变化规律和棉花红边参数在各个生育期的变化规律;3)完成了叶绿素、叶片全氮、叶片可溶性糖、叶片及植株含水量、LAI、单株生物量和产量与350-2500nm冠层光谱反射率在各个生育期的统计相关分析,了解了各种生化组分在各个生育期的相关性较好的敏感波段;4)将光谱特征参量与各个生育期的栽培生理指标和产量进行了统计相关分析,挑选通用性的光谱参量,建立了各个生育期的栽培生理指标和产量的遥感模型。 本研究结果有以下几个方面: 1.分析了植被最典型的光谱特征,即红边光谱参数,随生育期的变化规律。红边位置在棉花现蕾以后以营养生长为主阶段,会向长波方向移动,即所谓的“红移”现象,而 当进入开花以后以生殖生长为主的阶段,红边位置会向短波方向移动,出现“蓝移”现 象;红谷置随生育期的变化与红边位置有相似的规律;红边宽度在棉花营养生长期是 减小的,而从开花到吐絮阶段,红边宽度逐步增大。 2.完成了叶绿素、叶片全氮、叶片可溶性糖、叶片及植株含水量、LAI和单株生物 量与350一25O0nm冠层光谱反射率在各个生育期的统计相关分析,分析了各种生化组分 在各个生育期的相关性较好的敏感波段。从棉花盛蕾期至吐絮期各敏感波段中近红外 波段770一85Onm处光谱反射率与LAI在全生育期都显著或极显著正相关;植株含水量 与近红外770一950nm,1000一1300nln波段的光谱反射率在全生育期都有显著正相关特性, 所以近红外波段770一850nln、770一95Onm,1000一130Onln处是棉花LAI和棉株含水量的 指示性波段。 3.将各个生育期的栽培生理指标与冠层光谱特征参量进行了统计相关分析,挑选 通用性光谱参量,建立了各个生育期的生化组分的遥感模型。绿峰(560nm)特征等是很 好的色素组分反演参量,将叶绿素按3种表示方式进行处理,即干重含量、鲜重含量和叶 绿素密度。3种数据与光谱反射率或光谱特征的相关性也不一致。通过比较分析,建立 了基于67Onm吸收谷深度的叶绿素干重含量、叶绿素密度的分段遥感模型,和基于560nm 绿峰反射峰特征参量的叶绿素鲜重含量模型。 从盛蕾期至吐絮期,利用棉花绿峰波段的反射峰高度,能够很好地反演叶片含水 量,冠层光谱的67Onm处吸收谷深度与植株含水量始终都有很好的统计正相关关系,并 建立了基于冠层光谱绿峰波段的反射峰高度和67Onm处吸收谷深度的叶片和植株含水 量遥感反演模型。 对棉花重要的碳氮代谢指标,即叶片全氮含量、叶片可溶性糖含量等进行了研 究,98Onm处弱吸收谷面积是估算叶片含氮量的敏感特征参量,抗大气植被指数VARI _700是估算叶片可溶性糖的敏感特征参量,并建立了基于98Onm处弱吸收谷面积和抗大 气植被指数vAR工_700的各个生育期的叶片全氮含量、叶片可溶性糖含量的遥感模型。 LA工和生物量是监测作物长势好坏的重要的农学参数。LAI在各个生育期都有稳定 的通用性光谱特征参量,即抗大气植被指数VAR工_700;单株地上部分干生物量与67Onm 处吸收谷的深度在盛蕾期至盛铃期呈极显著的正相关关系。并建立了基于670nln处吸收 谷的深度和抗大气植被指数VARI_700的单株生物量和LAI的遥感反演模型。 4.利用田间冠层光谱反射率和反射率光谱特征参量进行了棉花单位面积产量估算 研究,发现抗大气植被指数VAR工_700能够很好地预测棉花单位面积产量。 5.用高光谱遥感模型对开花结铃期棉株含水量以及LAI的估算效果较佳,其估算 精度80%以上;其次是对叶绿素密度、单株生物量和叶片可溶性糖含量的估算,其估算 精
【学位授予单位】:湖南农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:S562

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 张雷;盐分对“棉花—土壤”系统水盐变化的影响及监测研究[D];南京农业大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 陆伟;棉花病害的高光谱特性分析及其田间药效试验的研究[D];江苏大学;2007年
2 杜培林;基于冠层高光谱变量估算加工番茄生物理化参数的初步研究[D];石河子大学;2008年
3 唐明星;基于高光谱遥感的盐土棉田棉花叶片含水量和土壤电导率监测研究[D];南京农业大学;2009年
4 另青艳;大气SO_2污染下园林植物光谱特征及光合特性研究[D];华中农业大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李剑萍;气象卫星作物长势监测及产量预报系统[J];气象科技;2002年02期
2 王秀珍,黄敬峰,李云梅,王人潮;水稻地上鲜生物量的高光谱遥感估算模型研究[J];作物学报;2003年06期
3 唐延林,王人潮;遥感技术在精准农业中的应用[J];现代化农业;2002年02期
4 方红亮,田庆久;高光谱遥感在植被监测中的研究综述[J];遥感技术与应用;1998年01期
5 陈怀亮,毛留喜,冯定原;遥感监测土壤水分的理论、方法及研究进展[J];遥感技术与应用;1999年02期
6 童庆禧,郑兰芬,王晋年,王向军,董卫东,胡远满,党顺行;湿地植被成象光谱遥感研究[J];遥感学报;1997年01期
7 张良培,郑兰芬,童庆禧;利用高光谱对生物变量进行估计[J];遥感学报;1997年02期
8 浦瑞良,宫鹏;森林生物化学与CASI高光谱分辨率遥感数据的相关分析[J];遥感学报;1997年02期
9 牛铮,陈永华,隋洪智,张庆员,赵春江;叶片化学组分成像光谱遥感探测机理分析[J];遥感学报;2000年02期
10 吴长山,项月琴,郑兰芬,童庆禧;利用高光谱数据对作物群体叶绿素密度估算的研究[J];遥感学报;2000年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李宝华;遥感影像绿地信息提取——以开封市为例[J];平顶山学院学报;2005年05期
2 冯恩国;李淑香;;居民地信息提取的最佳假彩色合成方法——以开封市区为例[J];平顶山学院学报;2006年02期
3 陈树人,尹建军;GPS技术及其在农业工程中的应用[J];排灌机械;2003年05期
4 何勇;赵春江;吴迪;聂鹏程;冯雷;;作物-环境信息的快速获取技术与传感仪器[J];中国科学:信息科学;2010年S1期
5 周志艳;罗锡文;臧英;;水稻-稻田环境系统重要信息快速获取技术研究进展[J];中国科学:信息科学;2010年S1期
6 宋怀波;何东健;;面向精细农业的高维数据本征维数估计方法研究进展[J];中国科学:信息科学;2010年S1期
7 王锦坚;洪添胜;岳学军;张富贵;叶智杰;;基于高光谱的柑橘树红边特征及叶绿素和LAI的监测[J];中国科学:信息科学;2010年S1期
8 陈劲松;黄健熙;林珲;裴志远;;基于遥感信息和作物生长模型同化的水稻估产方法研究[J];中国科学:信息科学;2010年S1期
9 彭代亮;黄敬峰;王福民;孙华生;;基于分区的水稻总产遥感估算研究[J];中国科学:信息科学;2010年S1期
10 严威;;基于Logistic回归模型的经纪人风险侦测实证研究[J];前沿;2011年20期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 彭妮娜;易维宁;方勇华;;基于核函数的高光谱图像信息提取研究[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年
2 汪震;洪津;张冬英;罗军;;液晶可调谐滤光片在遥感探测中的应用研究[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年
3 潘振祥;段嵘峰;曹千红;杨大志;;高分辨率卫星影像GPS像控点数据库建设研究[A];河南省地质调查与研究通报2007年卷(上册)[C];2007年
4 黄丽虹;王龙波;;基于环境卫星的北部湾地区遥感影像制作及影像入库应用研究[A];全国测绘科技信息网中南分网第二十五次学术交流会论文集[C];2011年
5 杨洁;王朝辉;;遥感监测中变化信息提取的方法探讨[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
6 ;The Prediction of Rice Leaf's Nitrogen Content based on Leaf Spectrum on the Heading Stage[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 郭朝辉;龚亚丽;;利用环境减灾卫星进行干旱灾害监测研究[A];全国旱情监测技术与抗旱减灾措施论文集[C];2009年
8 汪沛;罗锡文;周志艳;臧英;;甘蔗缺水诊断指标研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
9 张波;罗锡文;;ICT在精细农业中的应用与展望[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
10 李萌;白中科;文乐琴;潘健;;基于像元二分模型榆神府矿区植被覆盖度研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 蒋鼎国;无线传感器网络农业信息监控系统设计与数据融合研究[D];江南大学;2010年
2 郑光辉;江苏部分地区土壤属性高光谱定量估算研究[D];南京大学;2011年
3 姚伏天;基于高斯过程的高光谱图像分类研究[D];浙江大学;2011年
4 丁晓东;农田养分流失风险评价及养分平衡管理研究[D];浙江大学;2010年
5 石媛媛;基于数字图像的水稻氮磷钾营养诊断与建模研究[D];浙江大学;2011年
6 邓睿;多源遥感数据和GIS支持下的台风影响研究[D];浙江大学;2010年
7 刘建明;古代壁画图像保护与智能修复技术研究[D];浙江大学;2010年
8 李爱民;基于遥感影像的城市建成区扩张与用地规模研究[D];解放军信息工程大学;2009年
9 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
10 徐国端;青海祁漫塔格多金属成矿带典型矿床地质地球化学研究[D];昆明理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 谢正鹏;武汉市典型城市湖泊湿地植物群落生物量研究[D];华中农业大学;2010年
2 秦丽;大比例尺SOTER单元划分指标研究[D];华中农业大学;2010年
3 韩筱婕;基于城市热岛减缓的湖泊湿地景观功能连通性研究[D];华中农业大学;2010年
4 汤雪;时间序列线性表示方法及其相似性度量算法研究[D];山东科技大学;2010年
5 胡红;矿区植物胁迫作用与遥感信息提取[D];山东科技大学;2010年
6 冯彦平;矿山开采影响下的环境遥感监测与评价[D];山东科技大学;2010年
7 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
8 邢著荣;基于辐射传输模型和CHRIS数据反演春小麦LAI[D];山东科技大学;2010年
9 王梁文敬;典型地物的极化后向散射特性分析及其在分类中的应用[D];山东科技大学;2010年
10 李新芝;基于多源遥感数据的矿区植被信息监测方法研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴世军;;大气SO_2浓度对植物叶绿素含量的影响研究[J];泉州师范学院学报;2006年04期
2 孔国辉,陆耀东,刘世忠,张倩媚,胡羡聪,薛克娜,褚国伟;大气污染对38种木本植物的伤害特征[J];热带亚热带植物学报;2003年04期
3 张德强,褚国伟,余清发,刘世忠,陆耀东,胡羡聪,薛克娜,孔国辉;园林绿化植物对大气二氧化硫和氟化物污染的净化能力及修复功能[J];热带亚热带植物学报;2003年04期
4 温达志,陆耀东,旷远文,胡羡聪,张德强,薛克娜,孔国辉;39种木本植物对大气污染的生理生态反应与敏感性[J];热带亚热带植物学报;2003年04期
5 刘楠,温学,孔国辉,彭长连,林桂珠,薛克娜,吴芝扬,陆耀东,刘世忠;抗SO_2绿化植物的初步筛选[J];热带亚热带植物学报;2003年04期
6 胡羡聪,张德强,孔国辉,郁梦德,褚国伟,薛克娜,吴芝扬;大气SO_2、氟化物对植物生理生态指标的影响[J];热带亚热带植物学报;2003年04期
7 赵庚星,余松烈;冬小麦遥感估产研究进展[J];山东农业大学学报(自然科学版);2001年01期
8 杨晓慧;蒋卫杰;魏珉;余宏军;;植物对盐胁迫的反应及其抗盐机理研究进展[J];山东农业大学学报(自然科学版);2006年02期
9 杨其昌;树木叶片含硫量监测评价成都市大气SO_2污染的探讨[J];四川林业科技;1985年01期
10 鲁敏,李英杰;部分园林植物对大气污染物吸收净化能力的研究[J];山东建筑工程学院学报;2002年02期
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 姚霞;小麦冠层和单叶氮素营养指标的高光谱监测研究[D];南京农业大学;2009年
2 王秀珍;水稻生物物理与生物化学参数的光谱遥感估算模型研究[D];浙江大学;2001年
3 胡庆荣;含水含盐土壤介电特性实验研究及对雷达图像的响应分析[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
4 唐延林;水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与估测模型研究[D];浙江大学;2004年
5 申玉香;盐分胁迫对小麦产量和品质形成的影响及调控措施研究[D];扬州大学;2007年
6 冯伟;基于高光谱遥感的小麦氮素营养及生长指标监测研究[D];南京农业大学;2007年
7 梁淑英;部分城市绿化树种的生理特性及其对大气污染的响应[D];南京林业大学;2008年
8 姚付启;冬小麦高光谱特征及其生理生态参数估算模型研究[D];西北农林科技大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赵钊;新疆荒漠植物含水率高光谱特征分析[D];新疆农业大学;2011年
2 何诗静;基于叶片和冠层级别的高光谱城市树种识别[D];华中农业大学;2011年
3 陈轩波;对新疆发展番茄产业的研究[D];新疆农业大学;2000年
4 张丽辉;含盐土壤节水灌溉下作物水盐响应研究[D];内蒙古农业大学;2002年
5 白继伟;基于高光谱数据库的光谱匹配技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
6 周峰;NaCl胁迫对碱蓬K~+吸收及质膜H~+-ATPase活性的效应[D];山东师范大学;2003年
7 田永超;基于冠层反射光谱的水稻水分及稻麦生长监测[D];南京农业大学;2003年
8 乔红波;麦蚜、白粉病危害后冬小麦冠层高光谱的测量与分析[D];中国农业科学院;2004年
9 黄木易;冬小麦条锈病害的高光谱遥感监测[D];安徽农业大学;2004年
10 黄春燕;基于高光谱数据的北疆棉花遥感监测研究[D];石河子大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 杜娟;蒋容;王石英;;冠层光谱仪在高寒植被监测中的应用[J];实验室研究与探索;2010年11期
2 黄春燕;王登伟;黄鼎程;马云;;加工番茄红边特征参数与叶片氮积累量和叶面积指数的关系[J];石河子大学学报(自然科学版);2012年06期
3 崔亚琴;骆有庆;宗世祥;黄华国;王蕾;鲍亭方;曾庆伟;;不同油蒿树势的光谱分析[J];遥感信息;2010年05期
4 蒋夕平;吴凤凰;修连存;;拟牛顿法在谱线分峰中的应用研究[J];郑州大学学报(工学版);2011年06期
5 黄春燕;王登伟;黄鼎程;马云;;基于高光谱植被指数的加工番茄生长状况监测研究[J];遥感信息;2012年05期
6 聂克艳;岳延滨;孙长青;李丽婕;赵泽英;杨红;涂祥敏;詹永发;;辣椒茶黄螨危害的冠层光谱特性与危害级别反演[J];西南农业学报;2012年05期
7 于鑫;李俊;张金恒;陈振德;;黄化曲叶病毒病胁迫下番茄生化参数光谱响应特性[J];中国农学通报;2013年16期
8 张小波;郭兰萍;黄璐琦;朱寿东;马卫峰;;高光谱遥感在药用植物监测研究中的应用探讨[J];中国中药杂志;2013年09期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 杨争;临安市山核桃遥感估产研究[D];浙江农林大学;2012年
2 骆爽;近距离遥测作物病虫害防控系统设计与实现[D];南京理工大学;2013年
3 吴尚蓉;基于光谱和图像的倒伏冬小麦产量评估方法[D];中北大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李郁竹;北方冬小麦卫星遥感监测及估产业务系统[J];气象;1992年11期
2 罗秀陵,薛勤,张长虹,云中龙;应用NOAA-AVHRR资料监测四川干旱[J];气象;1996年05期
3 李德仁;摄影测量与遥感的现状及发展趋势[J];武汉测绘科技大学学报;2000年01期
4 王延颐;;南方稻区遥感水稻长势监测与估产研究[J];遥感技术与应用;1991年03期
5 王乃斌;覃平;周迎春;;应用TM图像采用模式识别技术自动提取冬小麦播种面积的研究[J];遥感技术与应用;1993年04期
6 陈怀亮,冯定原,邹春辉;麦田土壤水分NOAA/AVHRR遥感监测方法研究[J];遥感技术与应用;1998年04期
7 陈怀亮,毛留喜,冯定原;遥感监测土壤水分的理论、方法及研究进展[J];遥感技术与应用;1999年02期
8 肖乾广,周嗣松,陈维英,张丽霞,赁常恭,肖淑招,盂宪钺,赵忠凯,张桂宗;用气象卫星数据对冬小麦进行估产的试验[J];环境遥感;1986年04期
9 肖淑招,孟宪钺,张桂宗;NOAA/AVHRR资料在中小尺度地区进行冬小麦估产的应用研究[J];环境遥感;1988年04期
10 项月琴,田国良;遥感估算水稻产量——Ⅰ.产量与辐射截获量间关系的研究[J];环境遥感;1988年04期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 杨邦杰;;基于卫星遥感的农情监测系统[A];科技进步与学科发展——“科学技术面向新世纪”学术年会论文集[C];1998年
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