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《成都理工大学》 2018年
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高寒草地色素含量高光谱估算模型研究

刘雨  
【摘要】:高光谱遥感是获取地物信息的一门重要技术,随着信息数据、波段范围以及训练样本增加等,传统的遥感技术不能实现对更多地物信息的探测,高光谱遥感可以提供更多地物光谱细节信息,从而可以利用高光谱数据来细化地物的分类和识别。目前高光谱遥感已经应用于植被类型分类和识别、植物生化参数的估测等研究,目前研究多应用于农业及林业方面,基于农作物和森林树种的光谱特征与理化参数分析研究相对成熟,而针对高寒草地的高光谱特征研究相对较少,仍处于探索阶段,且近年来,世界范围内高原草地出现不同程度的退化甚至荒漠化,草地生态系统作为地球主要的碳源系统,与地球气候变化紧密相关,因此,对藏北地区高寒地区大面积草原的生长与健康状况的调查和监测十分迫切。本文以西藏申扎县高寒草地的优势种紫花针茅为研究对象,使用便携式光谱辐射计SVC HR1024(波谱范围在350-2500nm,通道数为1024个)实地获取紫花针茅光谱反射值,使用紫外分光光度计UV-2600对紫花针茅光合色素(叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素、类胡萝卜素)含量进行测定。基于实测的植被光谱反射值与测定的光合色素含量,分析紫花针茅反射光谱特征,并利用EXCEL数据分析工具、SPSS22.0统计软件,通过多元线性逐步回归分析和曲线拟合技术,对紫花针茅色素含量与高光谱反射率及其变换形式参数进行相关性分析,筛选出对紫花针茅各类光合色素敏感的光谱特征参数,以敏感光谱特征参数为因变量,以色素含量为自变量建立估算模型,然后对各类光合色素的多个估算模型的预测精度进行评价,最终确定对紫花针茅各类光合色素进行反演的最佳高光谱估算模型。本研究为藏北紫花针茅高寒草地遥感监测提供了理论依据,也为该区域草地健康监测及实现可持续发展提供了技术基础。所取得的研究成果主要包括以下几个方面:(1)通过紫花针茅群落生境条件的调查分析,高寒草地海拔及土壤湿度为影响紫花针茅繁殖状况的主要因子,土壤湿度随着海拔升高而降低,使紫花针茅在海拔越高的地方繁殖效率越低,但单位面积区域草类植物生长所需营养足够,所以紫花针茅植株的长势更好。(2)基于室内实测紫花针茅光合色素含量,紫花针茅叶绿素a含量约为叶绿素b含量的4倍,因而叶绿素a在吸收中占主导作用,类胡萝卜素含量一般较叶绿素a稍多,能较好的将光能传递给叶绿素进行光合作用;对各类光合色素之间的相关性进行分析,叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素之间相关性较好,类胡萝卜素与叶绿素之间相关性较差。(3)基于高光谱原始反射率及其多类光谱特征参数(光谱位置、光谱面积、光谱面积比值)以及植被指数,通过与光合色素含量进行相关分析,发现光谱特征参数与光合色素相关性强弱关系规律为ChlbChlaChlsCars,与类胡萝卜素相关性较弱。(4)选择与紫花针茅色素相关性较好的光谱特征参数为自变量,紫花针茅色素含量为因变量,选用十种函数模型,建立对应各光合色素的高光谱遥感估算模型,并利用均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)对模型进行精度检验分析,最终筛选出紫花针茅各类光合色素含量的最佳高光谱遥感估算模型。
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:S812;TP79

【参考文献】
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