基于连续小波分析的小麦生长指标光谱监测研究

摘要

随着我国人口增加，耕地面积减少，粮食安全是个至关重要的问题。粮食产量高低和品质好坏取决于作物的生长状况，作物生长指标的准确获取是作物产量品质预测预报的重要基础。因此，利用遥感手段准确监测作物的生长指标，可为国家制定粮食安全战略提供参考依据。
　　高光谱遥感的发展为作物生长指标监测提供了有用的数据。本文利用地面高光谱数据及连续小波分析方法，对小麦生长指标光谱响应规律开展研究，探索了小麦生长指标监测模型构建的新方法，并且将连续小波分析与辐射传输模型相结合，构建了基于连续小波分析的模型反演方法。
　　首先，在系统获取小麦叶片和冠层水平生长指标和反射率光谱基础上，率先利用连续小波变换将叶片和冠层反射率光谱变换到不同尺度下的小波系数，得到对生化参数和叶面积指数等生长指标敏感的小波特征分布图。由于冠层水平生化参数和叶面积指数间的相关性高，使得对它们敏感的小波特征重合度较高且难以区分。因此，本文提出了一种有效区分冠层水平对生化参数和对叶面积指数敏感的小波特征的方法，该方法结合叶片和冠层水平小波特征分布图，保留了对生化参数敏感且叶冠一致性较好的小波特征，并且从对叶面积指数敏感的小波特征中剔除了对生化参数敏感的小波特征。最终揭示了生化参数和叶面积指数的光谱响应规律，低尺度的小波特征捕获到生化参数的局部吸收特征，高尺度的小波特征表征了叶面积指数对反射率光谱振幅的影响。
　　其次，将连续小波变换和辐射传输模型相结合，构建了基于连续小波变换的模型反演方法。该方法将反射率光谱变换到多个尺度下的小波系数，代替原始反射率构建反演过程中的约束函数，确定各个参数的最佳反演尺度。模型反演常常遇到病态反演问题，即模型反演结果与实际值存在显著的差异，甚至出现极端异常的反演结果。以小麦叶片生化参数反演为例，基于连续小波变换的模型反演方法通过突出生化参数的吸收特征，与其他方法相比（基于反射率的方法、基于反射率的逐步方法和基于植被指数的方法），显著地提高了模型反演精度。
　　综合研究连续小波分析在经验模型方法和物理模型方法中的应用，为小麦生长指标光谱监测提供了新的方法。论文的创新点包括两个方面:(1)构建了消除冠层生化参数和叶面积指数彼此影响的敏感小波特征及监测模型;(2)提出了一种基于反射率光谱和连续小波分析从辐射传输模型PROSPECT反演小麦叶片生化参数的物理模型方法。本文提出的方法有望在基于航空或航天高光谱数据的作物生长监测中发挥重要作用，为我国农业的现代化发展提供可靠的技术保障。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1 选题依据

2 国内外研究进展

2．1 经验模型方法

2．2 物理模型方法

3 研究目的与意义

3．1 研究目的

3．2 研究意义

参考文献

第二章 研究内容与技术路线

1 研究内容

1．1 生化参数和叶面积指数的光谱响应规律解析及监测模型构建

1．2 基于连续小波变换的模型反演方法构建及叶片生化参数反演

2 实验设计

3．1 叶片水平

3．2 冠层水平

3．3 数据说明及统计报告

4 技术路线

4．1 连续小波变换理论基础

4．2 经验模型方法

4．3 物理模型方法

参考文献

第三章 基于连续小波分析的小麦生化参数与叶面积指数光谱响应分解

1 材料与方法

2 结果与分析

2．1 叶片反射率光谱分解结果

2．2 冠层反射率光谱分解结果

2．3 生化参数和叶面积指数监测模型

3 讨论

3．1 对生化参数与叶面积指数敏感的小波特征的分布差异

3．2 小波特征的光谱学解释

3．3 现有研究提出的小波特征在本文数据集上的表现

3．4 连续尺度与离散尺度的比较

4 结论

参考文献

第四章 基于连续小波分析与辐射传输模型的小麦叶片生化参数反演

1 材料与方法

2 结果与分析

2．2 部分波段反演：叶绿素和类胡萝卜素

2．3 部分波段反演：干物质和含水量

3 讨论

3．1 连续小波变换结合模型反演方法的优势

3．2 反演方法中模型参数设置对结果的影响

4 结论

参考文献

第五章 讨论与结论

1 连续小波变换在经验模型方法中的应用

2 连续小波变换在物理模型方法中的应用

3 两类方法连续小波变换尺度的比较

4 结论

参考文献

附录

致谢