基于遙感信息的農作物生物質可獲取量評估及空間分布研究.pdf

1、科學準確的估算農作物生物量及生物質能利用潛力是生物質能源開發(fā)利用戰(zhàn)略的必要前提。隨著遙感技術的不斷發(fā)展，可獲取的遙感數(shù)據(jù)的時間、空間、光譜分辨率都在不斷提高，為大時間跨度和大空間尺度的農作物生物量估算提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。本文首先對基于遙感信息的對農作物生物量估算方法的原理和典型應用進行了分析總結，并在此基礎上歸納總結出了基于植被指數(shù)(Vegetation Index)的小麥生物量估算方法。
　　本文以2015年5月1日和4月25

2、的Landsat8影像數(shù)據(jù)，以安徽省六安市為例，采用基于植被指數(shù)的小麥生物量估算方法，對六安市2015年小麥生物量進行估算，并對其小麥生物質能利用潛力進行估算和分析。首先，對研究區(qū)域的影像進行預處理和圖像分類處理，通過對非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類6類常用分類算法分類結果的對比分析，選取分類效果最好的最小距離分類法對六安市進行土地利用監(jiān)督分類，并對分類結果進行后處理，提取六安市小麥種植區(qū)域，并對其提取精度進行分析。然后，將實測小麥生物量數(shù)據(jù)與對

3、應采樣點的差值植被指數(shù)(DVI)、歸一化綠度指數(shù)(NDGI)、歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)、綠色植被指數(shù)(RI)和比值植被指數(shù)(RVI)進行相關分析，分析結果證明，NDVI與小麥生物量相關性最高，相關系數(shù)r達到0.760，其次是RVI，相關系數(shù)r為0.655,在此基礎上進一步將上述5種植被指數(shù)分別實測小麥生物量進行指數(shù)、線性、對數(shù)、二次多項式、冪函數(shù)五種方式的擬合，選取決定系數(shù)最高的植被指數(shù)和擬合類型建立小麥生物量估算?！贜DV

4、I的指數(shù)估算模型，并將估算結果與基于谷草比的小麥生物量進行對比分析，結果表明，兩者誤差僅為10.115萬噸，誤差百分比為6.89％;同時，對六安市各區(qū)縣小麥生物量空間分析并對其單位小麥生物量密度進行計算，結果表明壽縣的生物量及生物量密度都為最高分別為63.79萬噸和213.6噸/平方千米。最后，通過對前人研究中小麥可收集系數(shù)和折標煤系數(shù)進行加權平均得到本文中小麥可收集系數(shù)和折標煤系數(shù)分別為0.766和0.490，利用上述系數(shù)對六安小麥生