基于冠层光谱的棉花单产估算模型的研究

摘要

高光谱遥感能在特定光谱范围内以高光谱分辨率同时获取连续的地物光谱曲线，从而可以构成独特的超多维光谱空间，使得遥感应用着重于在光谱维上进行空间信息展开，获得目标物更多的光谱信息，为定量分析地球表面生物物理、生物化学过程提供参数和依据。高光谱遥感具有光谱分辨率高(一般＜10nm)，波段连续性强在400-2500nm范围内有几百个、上千个波段)、光谱信息量大等特点，其分辨率低于一般地表物质的半吸收宽度(约20-40nm)。因此，高光谱遥感所获得的数据和图像能以足够的光谱分辨率区分那些具有诊断性光谱特征的地表物质。使得高光谱遥感具有广阔的应用前景。 本研究主要探讨棉花产量形成关键时期——盛蕾期至吐絮期冠层反射光谱特征，采用两类分析方法，一是通过多元统计和逐步回归分析方法建立观测光谱数据或由此衍生的植被指数与棉花单位面积产量之间的关系；二是基于棉花观测光谱变量的分析技术。筛选出了能较好地估测棉花产量的光谱变量和农学参数，说明利用高光谱遥感技术能够提取作物产量的信息状况。研究结果如下： 1、建立了棉花单时相光谱估产模型，筛选出抗大气植被指数VARI_700为最佳光谱估产变量。棉花最佳单时相光谱估产模型主要以一元二次方程和一元三次方程的拟合度较好。 2、建立了棉花多时相光谱估产模型，两个生育期复合光谱估产模型中以盛蕾期和吐絮期组合的估产模型精度较高；三个生育期复合光谱估产模型中以盛蕾期、盛铃期和吐絮期组合的估产模型精度较高；四个生育期复合光谱估产模型的精度最高。 3、筛选出各生育时期与主要农学参数最相关的光谱变量，建立主要农学参数的五种回归模型并进行精度分析得到，叶面积指数(LAI)与产量以一元二次方程拟合度最好，以盛花期叶面积指数(LAI)与产量的一元二次方程拟合度最高；鲜叶叶绿素含量(Chl)与产量以指数方程的拟合度最好，以盛铃期鲜叶叶绿素含量(Chl)与产量的指数方程拟合度最高；单株鲜生物量(WM)与产量以指数方程拟合度最好，以盛铃期单株鲜生物量(WM)与产量的指数方程拟合度最高。三种农学参数估算产量的模型中，以盛铃期单株鲜生物量(WM)与产量的指数方程估产模型的拟合度最好。 4、构建了复合光谱估产模型。筛选出棉花叶面积指数(LAI)、单株鲜生物量(WM)和鲜叶叶绿素含量(Chl)为复合光谱估产模型的主要农学参数。尤以棉花单株鲜生物量(WM)与产量的相关性最好。 5、在四种复合光谱估产模型中，均以四个生育期组合的复合光谱估产模型的精度最好。光谱变量—单株鲜生物量(WM)—产量复合估产模型精度最好，光谱变量—叶面积指数(LAI)—产量复合估产模型精度较好，光谱变量—鲜叶叶绿素含量(Chl)—产量复合估产模型精度较差，最佳光谱变量—最佳农学参数—产量复合估产模型精度最差。但四种复合光谱估产模型的精度均高于单时相光谱估产模型和多时相光谱估产模型的精度。

目录

文摘

英文文摘

前言

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第一章 文献综述

第二章 试验设计和测定方法

第三章 棉花高光谱的分析技术和方法

第四章 基于冠层光谱的棉花单产估算模型

第五章 结论与讨论

参考文献

致谢

作者简介

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