基于PROSAIL模型的GF-1叶面积指数和叶片生理参数反演

摘要

叶面积指数是进行农情监测的重要参数。随着国家玉米政策的调整和我国自主高分系列卫星的发射，使用遥感手段对玉米种植进行精细化管理具有必要性和可能性。
　　PROSAIL模型由叶片模型PROSPECT和辐射传输模型SAIL组成，这两个模型均较好地兼顾了物理意义和可实现性，得到了广泛应用，它们的组合适用于精准农业。
　　本文使用PROSPECT-5与4SAIL相结合的PROSAIL模型，对高分一号卫星数据进行叶面积指数反演和叶片生理参数反演。由于实验区受冰雹灾害影响，玉米长势不一，因此通过对健康叶片和枯黄叶片的实测光谱进行线性混合，模拟不同长势的玉米叶片光谱。使用迭代数值优化方法，建立了混合系数和叶片生理参数的查找表。将LAI划分成若干等级，对每一种混合系数和LAI的组合使用SAIL模型计算冠层的方向反射率，并转换成GF-1的波段反射率值。通过混合系数，最终建立了叶片生理参数、叶面积指数和高分一号波段反射率值的查找表。使用查找表反演叶面积指数，反演的平均精度为60.59％，并且反演叶面积指数与实测叶面积指数具有线性回归关系。对加入全色波段的图像进行叶面积指数反演，反演结果有一定提高。叶片生理参数反演结果比较合理，但枯黄叶片反演存在一定困难。

目录

摘要

1 绪论

1．1 引言

1．2 研究背景和意义

1．3 国内外研究现状

2 研究方法

2．1 技术路线

2．2 光谱混合

2．3 PROSAIL模型

2．3．1 PROSPECT模型

2．3．2 SAIL模型

2．4 反演方法

2．4．1 迭代数值优化

2．4．2 查找表

3 数据获取与处理

3．1 实验区概况

3．2 实测数据获取

3．3 遥感数据获取与预处理

3．3．1 多光谱数据预处理

3．3．2 全色波段数据预处理

3．3．3 全色波段与多光谱图像融合

4 叶面积指数和叶片生理参数反演

4．1 参数设置及适应性分析

4．1．1 叶片生理参数

4．1．2 冠层结构参数

4．1．3 观测条件参数

4．1．4 PROSPECT模型适应性分析

4．2 反演与验证

4．2．1 光谱混合及验证

4．2．2 建立叶片生理参数反演查找表

4．2．3 多光谱数据叶面积指数反演及验证

4．2．4 融合图像叶面积指数反演

4．2．5 多光谱数据叶片生理参数反演及验证

5 总结与讨论

5．1 主要工作总结

5．2 存在问题

5．3 对研究区域精准农业建设的建议

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

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