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基于高光谱遥感技术的作物营养诊断初步研究

作者：乔欣 Publish: 2005-8-26 Hits:-

【中文题名】

基于高光谱遥感技术的作物营养诊断初步研究

【英文题名】

The Primary Investigation in Diagnosing Nutrition Information of Crop Based on Hyperspectral Remote Sensing Technology

【学科专业】

农业机械化

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2005-8-26

【中关键词】

高光谱遥感,反射率,生化含量,营养诊断,,

【英关键词】

【分类导航】

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【论文摘要】

本研究在综述国内外已有文献资料的基础上,以大豆和玉米为研究对象,以系列田间试验为依托,通过MSR16R 多光谱仪获取了农作物冠层或叶片的反射光谱,借助连续流动化学分析仪(KALAR SAN++)测量叶片全氮含量(TN),叶绿素仪(CM1000)测定植株叶绿素相对含量。研究了不同施肥条件下大豆的光谱特征变化及其与植株氮素营养状况、叶绿素生长指标的基本关系,同时利用特征吸收峰参数定量估算玉米叶片的含水量;在此基础上,建立了红边振幅和特征吸收峰深度(DEPTH)与叶片全氮含量的一阶线性相关模型、光谱植被指数和红边参数与叶绿素含量的拟合方程以及特征吸收峰深度和面积与玉米叶片含水量的统计回归模型;经检验,各种模型的相关参数大体在0.7～0.8 之间,相对误差满足试验要求。从而实现了简便、快捷、精确的作物田间非破坏性营养状况诊断,为植物理化特性快速采集智能仪器的开发奠定了理论基础。

【论文题纲】

第一章绪论	8-15
1.1 研究背景	8-9
1.1.1 引言	8
1.1.2 高光谱分辨率遥感的基本概念	8-9
1.2 光谱遥感技术诊断作物营养成分的国内外发展现状	9-13
1.2.1 光谱法在植物水分检测方面的研究进展	10-11
1.2.2 光谱法在植物叶面积指数方面的的研究进展	11-12
1.2.3 光谱法在植物氮素检测方面的研究进展	12
1.2.4 光谱法在植物叶绿素检测方面的的研究进展	12-13
1.3 本文研究的主要内容与结构安排	13-15
第二章高光谱遥感技术的植物营养诊断原理	15-25
2.1 导言	15
2.2 高光谱分辨率遥感的研究机理	15-20
2.2.1 高光谱遥感的物理基础	15-17
2.2.2 高光谱遥感数据分析处理方法	17-20
2.3 利用植物反射光谱的营养诊断原理	20-25
2.3.1 植物光谱诊断原理及其生理生态基础	20-21
2.3.2 绿色植物光谱反射率特性与叶片生化成分的相关性	21-24
2.3.3 叶片生化组分与吸收特征波段	24-25
第三章基于冠层反射光谱的大豆全氮含量分析	25-38
3.1 试验方法	25-28
3.1.1 试验小区概况	25-26
3.1.2 大豆冠层光谱数据测量	26-27
3.1.3 农学参数测定	27-28
3.2 结果与分析	28-37
3.2.1 大豆作物冠层光谱反射特性	28-30
3.2.2 敏感波段的选择及其导数光谱特性	30-32
3.2.3 红边斜率(红边振幅)与全氮含量相关性分析	32-33
3.2.4 吸收特征与全氮含量关系	33-35
3.2.5 模型检验	35-37
3.3 小结	37-38
第四章基于叶片反射光谱大豆叶绿素相对含量分析	38-51
4.1 样本及光谱数据采集	38-40
4.1.1 试验设计	38-39
4.1.2 生物化学参数测定	39-40
4.1.3 光谱数据获取	40
4.2 光谱分析和数据利用	40-47
4.2.1 叶绿素含量对叶片光谱反射率的影响	40-41
4.2.2 光谱植被指数评价叶片叶绿素含量	41-45
4.2.3 利用导数光谱数据反演叶绿素含量	45-47
4.3 模型检验	47-51
4.3.1 红边参数与叶绿素相对含量的相关性	47-48
4.3.2 植被指数与叶绿素相对含量相关性	48-50
4.3.3 结论	50-51
第五章基于冠层反射光谱的玉米叶片水分含量反演	51-58
5.1 试验小区及光谱数据源	51-52
5.1.1 样本采集	51
5.1.2 光谱测定项目及方法	51
5.1.3 叶片相对水分含量的计算公式	51-52
5.2 基于冠层反射光谱的玉米叶片水分含量反演	52-57
5.2.1 光谱吸收特征峰的选择	52
5.2.2 光谱吸收特征峰归一化定量分析	52-53
5.2.3 光谱1450nm处的吸收特征峰与玉米叶片水分含量的回归关系	53-56
5.2.4 误差检验	56-57
5.3 讨论	57-58
第六章研究总结与应用展望	58-63
6.1 全文总结	58-60
6.2 存在的问题与发展展望	60-63
6.2.1 现实问题	60
6.2.2 高光谱遥感技术在作物营养诊断方面的应用展望	60-63
参考文献	63-67
附录求取吸收特征峰程序	67-69
摘要	69-72
Abstract	72-76
致谢	76-77
导师及作者简介	77

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389283



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