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《中国农业科学院》 2010年
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冬小麦长势遥感监测指标研究

李宗南  
【摘要】: 遥感是监测区域作物长势的有效技术。但是当前作物长势遥感监测存在监测指标单一、遥感指标与长势参数的定量关系不足等,长势遥感监测的精度难以提高。分析影响遥感指标与长势参数定量关系的因素,使用数学或物理模型定量地反演和推算作物长势参数,对于提高作物长势监测精度有重要意义。本文通过田间控制实验与观测、区域作物长势调查、遥感影像处理分析等技术方法和手段,以华北平原冬小麦主产区为试验研究区,对冬小麦长势遥感监测指标的优选、关键长势监测指标的遥感反演及变尺度分析等方面开展了研究。主要研究内容包括以下几个方面: 1.通过相关分析,得到不同时期遥感指标与长势参数的相关系数。通过分析不同时期冠层遥感指标与LAI、叶绿素、产量的相关系数,研究影响它们关系的因素。 2.通过地面作物长势调查数据和对应HJ-1多光谱遥感影像,研究HJ-1多光谱数据反演冬小麦LAI的一般方法,反演不同时期冬小麦LAI并验证。 3.通过两种不同升尺度的方法,从30m分辨率多光谱地表反射率,得到240m、480m及960m分辨率的植被指数及对应的LAI值。通过相关分析,得到不同时期不同像元尺度植被指数与LAI的相关系数。 经研究分析,得到以下主要结论: 1.随着LAI的增大,土壤背景影响减少,遥感指标与LAI的相关系数提高。不同算法的土壤调整型遥感指标调节土壤背景影响的能力都有局限。在LAI较小时,应选用具有土壤调节能力的植被指数。 2.HJ-1A多光谱遥感影像大气效应明显,植被端元的光谱曲线明显偏离正常的植被光谱曲线,经FLAASH大气校正模块的大气校正后,植被端元光谱曲线接近正常。使用大气校正后的地表反射率数据计算NDVI,并利用非线性回归模型反演不同时期的LAI,反演精度受部分地面LAI测量值误差影响。 3.植被像元的植被指数与LAI的相关系数受像元内LAI的标准差及像元尺度大小影响;同一尺度像元内LAI的标准差越大,植被指数与LAI的相关系数越低;随着像元尺度变大,LAI的标准差增大,但植被指数与LAI的相关系数并不降低。 遥感指标与冬小麦长势参数的定量关系受土壤背景、大气效应及尺度效应等因素影响明显,不同因素的影响方式不同。本研究通过相关分析方法定性半定量分析遥感植被与长势参数的关系及其影响因素;今后研究中,将着重建立遥感指标与长势参数的定量数学或物理模型,分不同影响因素,定量消除土壤、大气等影响,精确反演和推算作物长势参数。
【学位授予单位】:中国农业科学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP79

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