基于不同多光谱卫星遥感模拟数据的苹果树冠层氮素含量估测

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1 前言

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 作物氮素含量地面高光谱估测的研究进展

1.2.2 作物氮素含量的卫星遥感估测研究进展

1.3 研究内容

1.4 技术路线

2 材料与方法

2.1 研究区概况

2.2 数据获取

2.2.1 样本采集

2.2.2 苹果树冠层光谱测定

2.2.3 苹果树冠层叶片采集及氮素含量测定

2.3 数据分析

2.3.1 冠层高光谱数据重采样

2.3.2 不同卫星模拟数据的波段组合与氮素的相关性分析

2.3.3 筛选不同卫星模拟数据的最优波段组合

2.3.4 利用全波段建立氮素含量估测模型

2.3.5 模型精度的检验

3 结果与分析

3.1 苹果树氮素含量及高光谱特征在不同物候期的变化

3.1.1 苹果树氮素含量在不同物候期的变化

3.1.2 高光谱反射率在不同物候期的变化

3.2 苹果树冠层高光谱数据重采样结果分析

3.2.1 Landsat-8卫星模拟数据分析

3.2.2 Sentinel-2A卫星模拟数据分析

3.2.3 GF-6卫星模拟数据分析

3.3 不同卫星模拟数据的波段组合与氮素的相关性分析

3.3.1 Landsat-8卫星模拟数据的波段组合与氮素的相关性分析

3.3.2 Sentinel-2A卫星模拟数据的波段组合与氮素的相关性分析

3.3.3 GF-6卫星模拟数据的波段组合与氮素的相关性分析

3.3.4 不同传感器波段组合与氮素含量的相关性对比分析

3.4筛选不同卫星模拟数据的最优波段组合

3.4.1 Landsat-8卫星模拟数据不同波段组合的氮素估测模型

3.4.2 Sentinel-2卫星模拟数据不同波段组合的氮素估测模型

3.4.3 GF-6卫星模拟数据不同波段组合的氮素估测模型

3.4.4 不同传感器最优波段组合建立的估测模型精度对比分析

3.5 不同传感器的支持向量机模型

3.5.1 Landsat-8卫星模拟数据的支持向量机模型

3.5.2 Sentinel-2A卫星模拟数据的支持向量机模型

3.5.3 GF-6卫星模拟数据的支持向量机模型

3.5.4 基于不同卫星模拟数据的估测模型精度比较

4 讨论

4.1 物候期对氮素估测的影响

4.2 各个波段在不同物候期对氮素估测的重要性

4.3 传感器差异分析

5 结论

6 研究特色与展望

6.1 研究特色

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表论文情况