水稻生物物理與生物化學(xué)參數(shù)的光譜遙感估算模型研究.pdf

1、該研究是在農(nóng)業(yè)遙感與信息技術(shù)應(yīng)用研究所從1983年開始應(yīng)用遙感技術(shù)進行早稻氮素營養(yǎng)狀況試驗,后又經(jīng)過國家自然科學(xué)基金"早稻氮素營養(yǎng)狀況的遙感監(jiān)測基礎(chǔ)研究"(1989-1991),浙江"八五"重點科技項目——水稻遙感估產(chǎn)技術(shù)攻關(guān)研究以及國家自然科學(xué)基金"水稻營養(yǎng)元素多維光譜分析與自動化研究"(1995-1996)等系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上,采用兩類方法:一是通過多元回歸方法建立光譜數(shù)據(jù)或由此衍生的植被指數(shù)與水稻生物物理和生物化學(xué)參數(shù)之間的關(guān)系;二

2、是基于水稻冠層光譜特征變量的分析技術(shù).具體研究內(nèi)容概述如下:1)通過兩年的不同氮素營養(yǎng)水平的水稻田間試驗,以人為方式造成水稻氮素營養(yǎng)水平的等級差異,作為該研究的基礎(chǔ).2)利用野外光譜儀在自然環(huán)境下測得的不同時期、不同氮素營養(yǎng)水平的水稻冠層光譜,根據(jù)實測數(shù)據(jù)分析了水稻光譜特征及其隨時間和施氮量的變化規(guī)律,比較了水稻冠層反射光譜特征與水面、濕地、茬地和室內(nèi)葉片的差異.3)根據(jù)已有的衛(wèi)星傳感器通道波段和具有物理意義的光譜區(qū)域構(gòu)建多光譜變量組,

3、包括27個多(寬波段)光譜波段變量和12個常用多光譜植被指數(shù);并根據(jù)高光譜特有的特點和地物光譜吸收特征確定對水稻生物物理和生物化學(xué)參數(shù)可能有影響的參數(shù)如波長位置、深度、面積等,給出了不同于多光譜變量的高光譜變量,包括原始光譜、一階微分光譜和高光譜特征變量19個.4)采用單變量線性與非線性擬合模型和逐步回歸分析,用1999年試驗數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,建立水稻生物物理和生物化學(xué)參數(shù)的光譜遙感估算模型,用2000年試驗數(shù)據(jù)作為測試樣本數(shù)據(jù).對其精度