文档介绍：基于高光谱数据提取棉花冠层特征信息的研究摘要姓名:祁亚琴魑镌耘嗾朴敫髡导师姓名:王登伟创教授陈冠文研究员虺聘吖馄滓8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ǘ慰矶、波段连续性强对目标成像惺币渤瞥上窆馄滓8、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盐线特征,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,型光谱辐射仪在棉花不同生育时积指数⑾庀凳齂、平均叶倾角、叶片分布、地上鲜生物量、倾角和叶片分布都与光谱植被指数和溆薪虾玫南喙匦裕通过应用光谱微分技术、基于光谱位置ǔ变量的分析技术和多元统计分析型;其中,基于的棉花浪隳P椭校悦莺哪P臀W钣,;基于拿藁ǖ厣舷噬锪抗浪隳P椭校上干生物量的模型中,以指数函数的模型为最优..琑。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。关键词:高光谱遥感;棉花:冠层特征信息;估算模型论文类型:应用研究高光谱分辨率遥感段谟屑赴俑霾ǘ、光谱信息量大等特点。高光谱遥感器既能关系,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、估产以及使用美国綟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睹地上干生物量等痪喙胤治霰砻鳎藁ü诓憬峁共问邢庀凳齂、平均叶技术,建立了基于高光谱植被指数和拿尢锕诓闾卣餍畔⒌.”换赗的棉花地
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刖虺聘吖馄滓8是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获取有关光谱数据,其基础是光谱学。光谱学起源于世纪年代,在分子、原子结构理论和量子力学基础上窃诘绱挪ㄆ椎淖贤狻⒖见光、近红外和中红外区域获得许多非常窄且光谱连续的图像数据的技术,这种记录的光谱数据能用于多学科的研究和应用之中,它奠定了高光谱遥感的技术基高光谱遥感具有光谱分辨率高ǘ慰矶⒉ǘ瘟郧在段谟屑赴俑霾ǘ、光谱信息量大等特点。它在特定光谱域内以高的光谱分辨率同时获取连续的地物光谱图像,其光谱图像上每一个像元点在各通道的灰度值都可形成一条精细的光谱线,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,获得更多的精细光谱信息,为定量分析地表物质物理化学变化过程提供参数和依据。研究表明:许多地表物质的吸收特征在吸收峰深度一半处的宽度为—,而高光谱遥感所获得数据的波段宽度一般在以内,因此这种数据能以较高的光谱分辨率区分那自从高光谱遥感技术诞生以来,它己被广泛应用于资源调查、地质调查、大气监测、灾害环境监测、土壤调查、城市环境调查、水文观测等领域,取得了较好的应用结果和经济效益,并逐步应用于农作物长势监测与估产、农作物病虫害农作物的光谱特征是农业遥感的依据,也是植被遥感的一个重要方面,它是农作物遥感识别、遥感长势监测和估产、遥感品质监测的重要依据。农作物光谱及比例、光谱测量条件缙筇跫⒐馄滓欠直媛省⒉饬咳掌凇⒈尘等因素斜率及其变化;红边位置主要与叶片中叶绿素含量有关,研究表明作物群体植被光谱的“红边”位置能够很好地反映叶绿素密度信息;使用高光谱分辨率遥感数据来估测农作物的农学参数主要有两类方法:一是通过多元回归方法建立光谱数据或由此衍生的植被指数与作物农学参数据之间的关系;二是通过作物的红边参数来估计作物的物候性状及其农学参数。通过分析高光谱植被指数与农作物特征的关系,我们可以选定表征农作物特征的特定波段,在这些特定波段,农作物或植被具有一些明显的、独特的吸收特征。昂高光谱分辨率遥感发展起来的,是用于识别分子、原子类型及其结构的实验科学。世纪年代建立起来的成像光谱学础,也是高光谱遥感建立的标志。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泛的应用前景。监测、作物品质监测等领域。与农作物品种、植株密度、冠层结构、叶片形状、叶组织结构、农作物生化组分有关。利用高光谱遥感数据可以较好地描述植被的“红边”特性:红边位置和红边
㈣鼢帆汛呲浙Ⅲ主要符号表红边峰值面积近红外区归一化植被指数比值植被指数纳米ǔさノ红谷反射率红谷一阶微分面积的绝对值红边所对应的波长红边峰值叶面积指数消光系数叶片分布光合有效辐射平均叶倾角复相关系数相关系数均方根差脏凹。
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