基于高光谱数据提取棉花冠层特征信息的研究

摘要

高光谱分辨率遥感(HyperspectralRemoteSensing，简称高光谱遥感)是指利用很多很窄的电磁波波段，从感兴趣的物体上获取有关光谱数据，其基础是光谱学。高光谱遥感具有光谱分辨率高(波段宽度＜10nm)、波段连续性强(在400-2500nm范围内有几百个波段)、光谱信息量大等特点。高光谱遥感器既能对目标成像(有时也称成像光谱遥感)、又能测量目标物的波谱特性，因此，它不仅可以用来提高对农作物和植被类型的识别能力，而且还可以用来监测农作物长势和反演农作物的理化特性。绿色植物具有独特的光谱曲线特征，而作物具有绿色植物典型的光谱特征曲线，基于作物的光谱特征研究与其生理生化特性之间的关系，高光谱遥感数据在提取作物生理生化特征、提取作物冠层信息、估产以及预测病虫害等许多方面都表现出巨大的应用潜力。本论文以棉花作为研究对象，使用美国ASD公司FieldSpecProVNIR2500型光谱辐射仪在棉花不同生育时期获取冠层高光谱反射率，并同步测试表征棉花冠层结构的主要农学参数(叶面积指数LAI、消光系数K、平均叶倾角FMIA、叶片分布LD、地上鲜生物量、地上干生物量等)；经相关分析表明，棉花冠层结构参数中消光系数K、平均叶倾角MFIA和叶片分布LD都与光谱植被指数NDVI和RVI之间有较好的相关性；通过应用光谱微分技术、基于光谱位置(波长)变量的分析技术和多元统计分析技术，建立了基于高光谱植被指数NDVI和RVI的棉田冠层特征信息的定量模型；其中，基于NDVI的棉花LAI估算模型中，以幂函数的模型为最优(y=11.084x12.024，R=0.8076**)：基于RVI的棉花地上鲜生物量估算模型中，以指数函数的模型为最优(y=52.261.exp(0.1024x)，R=0.8114**)；基于RVI的棉花地上干生物量的模型中，以指数函数的模型为最优(y=9.5552.exp(0.1133x)，R=0.8330**)。经对线性和非线性估算模型进行精度检验和评价，最终筛选出表征棉花冠层结构特征的农学参数的最佳高光谱估算模型；实现了对棉花冠层快速、有效、非接触、非破坏性的田间信息采集与处理，为应用高光谱分辨率遥感技术分析、模拟、评价、预测棉花冠层特征参量提供了依据。

目录

文摘

英文文摘

前言

论文说明：主要符号表

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第一章 文献综述

第二章 基于高光谱数据提取棉花冠层特征信息的研究

第三章 基于植被指数的高光谱遥感估算模型研究

第四章 结论与展望

参考文献：

致谢

附录

作者简历

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