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植被指数监测方法在新疆棉花长势中的研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究进展

1.3 存在问题及解决途径

1.4 研究思路

第二章 试验设计及方法

2.1 研究区概况

2.2 实验设计

2.3 试验数据获取

第三章 基于宽范围动态植被指数的棉花冠层覆盖度监测

3.1 不同生育时期棉花冠层VF和冠层NDVI的变化规律

3.2 NDVI饱和原因分析

3.3 宽范围动态植被指数的建立及其对棉花覆盖度的敏感性分析

3.4 模型检验

3.5 本章小结

第四章 基于光谱参数的棉花叶面积指数监测和敏感性分析

4.1 不同处理LAI与棉花冠层反射率光谱的相关关系

4.2 光谱参数与LAI的相关性

4.3 棉花LAI的高光谱估测

4.4光谱参数的敏感性分析

4.5 本章小结

第五章 基于TM影像的棉花长势监测

5.1 棉花叶面积指数与植被指数的关系

5.2 棉花覆盖度与植被指数的关系

5.3 棉花地上鲜生物量与植被指数的关系

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 主要结论

6.2 主要创新点

6.3 展望

参考文献

致谢

作者简历

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摘要

【目的】本文旨在利用宽范围动态植被指数对棉花冠层覆盖度(VF)进行监测,解决传统的利用归一化植被指数(NDVI)对冠层VF较高时监测不准确(饱和)的问题;研究棉花冠层光谱参数对不同叶面积指数(LAI)的响应,建立棉花LAI光谱参数最佳估测模型,并对所选光谱参数进行敏感性分析。
  【方法】采用高光谱仪获取棉花不同时期不同VF的冠层光谱反射率,通过对构成NDVI的近红外波段反射率(ρNIR)引入一系数α来提高修正后的植被指数随棉花VF变化的动态范围;采用高光谱仪获取棉花不同时期不同LAI的冠层光谱反射率,选出LAI与冠层可见光和近红外光谱对应的最大相关波段:694nm和1099nm。参照前人所建立的光谱参数并进行改进,提出LAI的最佳估测模型。
  【结果】当利用权重系数0.1≤α≤0.2对ρNIR调整之后,使得新形成的宽范围动态植被指数(WDRVI)用于监测不同VF棉花时未出现“饱和”现象。利用WDRVI建立的棉花VF监测模型的决定系数r2>0.948;提出LAI的最佳估测模型为:由WDRVI对LAI建立的指数模型,以及由RVI对LAI建立的幂函数模型。模型的决定系数(R2)分别为0.8375和0.8324。敏感性分析表明:RVI对棉花LAI变化的敏感性始终大于WDRVI。
  【结论】利用宽范围动态植被指数对棉花冠层VF进行监测,可以解决传统的NDVI对冠层VF较高时监测不准确(饱和)的问题,提高了植被指数对棉花冠层VF监测的精度;比值植被指数在建模过程中拟合精度高,在模型检验中误差较小,在整个生育时期对LAI变化都非常敏感,很好地实现了监测模型的估测精度和稳定性间矛盾的统一,能够对棉花整个生育时期LAI进行监测。

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