区域性冬小麦籽粒蛋白含量遥感监测技术研究

论文题目: 区域性冬小麦籽粒蛋白含量遥感监测技术研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 农业遥感与信息技术

作者: 李存军

导师: 王人潮,王纪华

关键词: 冬小麦,品质,遥感,蛋白含量,监测,方法,机理

文献来源: 浙江大学

发表年度: 2005

论文摘要: 民以食为天,粮食问题历来是我国非常重要的问题,也是世界关注的问题。无论从种植面积和产量看,小麦都是世界第二大农作物。由小麦生产的面包,饼干,通心粉,馒头,饺子等食品被人们所喜爱,也是很多国家人民的主要食品之一。小麦籽粒品质的好坏会严重影响到面包,饼干等食品的质量,也会影响到生产企业对小麦面粉的加工工艺。区域性小麦籽粒的蛋白产量也是衡量人们生活营养水平的一个指标。因此小麦籽粒品质越来越受到农学家,育种工作者,食品加工生产企业等的重视。当今世界上很多国家对农民种植的小麦实行优质优价,蛋白含量高的小麦在收购时会给予奖励。实时监测掌握小麦籽粒品质的信息可以指导生产企业的收购,缩短检测化验时间,降低成本,提高效率。通过将小麦品质信息反馈给育种学家、生产管理者和农民,可积累小麦品质形成的规律和知识,以指导小麦育种,生产管理等。遥感技术具有宏观、快速、客观准确等优点,可对作物进行长势监测、面积估算和产量预测。在国内外利用遥感进行小麦估产都比较成功。特别是近年来,随着遥感技术和理论的研究进展,随着精准农业的发展,遥感越来越多地被用于监测作物的色素,水分,氮素等生理生化参数,为农业生产管理提供信息。遥感可周期性地对同一区域重访,可监测作物的生育进程。这些为预测小麦收获时的籽粒品质提供了可能。对农作物品质利用遥感进行监测是最近十年才开始的,而小麦籽粒品质遥感监测才刚刚起步。已有的研究主要探索小区范围内小麦籽粒品质遥感监测的可行性。而在大区域内存在土壤、气温、降水等的变间变异,这些因素都将影响小麦的生长、生育、代谢和物质运转,从而影响籽粒品质,故区域性小麦籽粒品质的影响因素要比小区复杂的多,因而区域性小麦籽粒品质遥感监测更困难。遥感小麦籽粒品质的农学基础是什么?区域性小麦籽粒品质遥感监测的方法是什么?这些问题需要进一步研究。

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致谢

中文摘要

图表目录

第1章引言

1.1 小麦籽粒品质评价指标与小麦籽粒蛋白含量影响因素

1.1.1 冬小麦籽粒品质的定义及评价指标

1.1.2 冬小麦籽粒蛋白含量及其它品质指标的影响因素

1.1.2.1 遗传因素对小麦籽粒品质的影响

1.1.2.2 生态环境条件对小麦品质的影响

1.1.3 小麦的生长发育与收获时籽粒品质的关系

1.2 农业遥感研究进展

1.2.1 农业遥感国外研究进展

1.2.2 我国遥感技术在农业上的应用状况

1.3 遥感监测生物量、叶绿素、水分和氮素进展

1.3.1 遥感光谱参数与生物量关系

1.3.2 遥感光谱参数与叶绿素关系

1.3.3 遥感光谱参数与氮素关系

1.3.4 遥感光谱参数与水分关系

1.3.5 遥感反演中的个体和群体生理生化指标

1.4 主要建模方法进展

1.4.1 最小二乘法回归

1.4.2 偏最小二乘法

1.4.2.1 偏最小二乘回归的主要思想

1.4.2.2 偏最小二乘回归的主要算法

1.4.2.3 偏最小二乘回归的特点

1.4.3 通用回归神经网络

1.5 农作物及冬小麦品质遥感研究进展

1.6 冬小麦品质遥感预测中存在的主要问题

1.7 区域性冬小麦品质遥感监测的研究意义

第2章研究思路、数据获取及遥感影像预处理

2.1 研究思路、研究内容与试验设计

2.1.1 研究思路和技术路线

2.1.2 研究内容

2.1.3 试验设计

2.1.4 研究方法

2.2 数据的获取与观测方法

2.2.1 地面光谱获取

2.2.2 农学数据测定

2.2.3 航天卫星遥感数据

2.3 遥感影像预处理

2.3.1 几何校正

2.3.1.1 Landsat影像的几何校正

2.3.1.2 Modis影像几何校正

2.3.2 卫星数据辐射校正

2.3.3 高保真遥感影像融合算法比较及遥感影像融合

2.3.3.1 典型的遥感影像融合方法

2.3.3.2 基于亮度调节的平滑滤波方法

2.3.3.3 Gram-Schmidt光谱锐化方法

2.3.3.4 融合效果评价

2.3.4 基于Landsat影像自射特征的薄云自动检测与去除

2.3.4.1 云自动检测

2.3.4.2 云区薄厚的分类

2.3.4.3 薄云的去除

2.3.4.4 应用实例

2.4 多时相Landsat影像近红外波段提取小麦种植面积

2.4.1 地面光谱和卫星影像数据获取与处理

2.4.2 不同时相小麦与苜蓿的光谱

2.4.3 利用Landsat多时相近红外波段提取小麦种植面积

2.5 小结

第3章小麦农学参数遥感监测

3.1 多时相地面高光谱遥感监测冬小麦

3.1.1 高光谱指数

3.1.2 基于冠层高光谱的生物量遥感反演

3.1.3 基于冠层高光谱的叶绿素遥感反演

3.1.4 基于冠层高光谱的氮素遥感反演

3.1.5 基于冠层高光谱的水分遥感反演

3.2 多时相地面多光谱遥感监测冬小麦

3.2.1 多光谱遥感指数

3.2.2 基于地面多光谱遥感指数的小麦群体指标反演

3.3 多时相航天遥感监测小麦

3.4 小结

第4章小麦籽粒蛋白含量与农学参数的相关性分析及建模

4.1 不同生育期冬小麦生理生化参数与籽粒蛋白含量的关系

4.1.1 2003年农学参数与籽粒蛋白含量关系

4.1.1.1 小麦不同生育期生物量与籽粒蛋白含量关系

4.1.1.2 小麦不同生育期色素与籽粒蛋白含量关系

4.1.1.3 小麦不同生育期水分含量与籽粒蛋白含量关系

4.1.1.4 小麦不同生育期氮素与籽粒蛋白含量关系

4.1.2 2004年农学数据与籽粒蛋白含量关系

4.1.2.1 小麦不同生育期生物量与籽粒蛋白含量关系

4.1.2.2 小麦不同生育期色素与籽粒蛋白含量关系

4.1.2.3 小麦不同生育期水分含量与籽粒蛋白含量关系

4.1.2.4 小麦不同生育期氮素含量与籽粒蛋白含量关系

4.1.3 2003年试验结果与2004年试验结果比较

4.1.3.1 两年的气温和降雨量

4.1.3.2 两年产量和籽粒蛋白影响因素分析

4.1.3.3 两年不同生育农学参数与籽粒蛋白含量关系差异分析

4.2 冬小麦籽粒蛋白含量的农学链接及建模分析

4.2.1 单因素冬小麦籽粒蛋白预测模型

4.2.2 PLS建模

4.2.2.1 2003年小麦籽粒蛋白含量PLS建模

4.2.2.2 2004年小麦籽粒蛋白含量PLS建模

4.2.3 GRNN建模

4.2.3.1 2003年小麦籽粒蛋白含量GRNN建模

4.2.3.2 2004年小麦籽粒蛋白含量GRNN建模

4.3 小结

第5章冬小麦籽粒蛋白含量遥感监测

5.1 地面高光谱监测小麦籽粒蛋白含量

5.1.1 单个光谱指数与籽粒蛋白含量的关系

5.1.2 多时相高光谱数据GRNN方法模拟籽粒蛋白含量

5.1.2.1 2003年多时相的高光谱GRNN蛋白含量建模

5.1.2.2 2004年多时相的高光谱GRNN蛋白含量建模

5.1.3 多时相地面高光谱数据PLS方法模拟籽粒蛋白含量

5.1.3.1 2003年多时相的地面高光谱PLS蛋白含量建模

5.1.3.2 2004年多时相的高光谱PLS蛋白含量建模

5.2 地面多光谱监测小麦籽粒蛋白含量

5.2.1 单个多光谱指数与籽粒蛋白含量的关系

5.2.2 多时相地面多谱数据GRNN方法模拟籽粒蛋白含量

5.2.2.1 2003年多时相的地面多光谱GRNN蛋白含量建模

5.2.2.2 2004年多时相的地面多光谱GRNN蛋白含量建模

5.2.3 多时相地面多谱数据PLS方法模拟籽粒蛋白含量

5.2.3.1 2003年多时相的地面多光谱PLS蛋白含量建模

5.2.3.2 2004年多时相地面多光谱PLS方法籽粒蛋白含量建模

5.3 航天多光谱遥感监测小麦籽粒蛋白含量

5.3.1 不同时相的航天多光谱指数与籽粒蛋白含量的相关性

5.3.2 GRNN方法航天多光谱小麦籽粒蛋白含量建模

5.3.2.1 2003年GRNN方法Landsat多光谱小麦籽粒蛋白含量建模

5.3.2.2 2004年GRNN方法Landsat多光谱小麦籽粒蛋白含量建模

5.3.3 PLS方法建模

5.3.3.1 2003年多时相的Landsat多光谱PLS蛋白含量建模

5.3.3.2 2004年多时相航天多光谱PLS方法籽粒蛋白含量建模

5.4 MODIS温度与籽粒蛋白含量之间的关系

5.5 小结

第6章总结、创新点和讨论

6.1 结语

6.2 创新点

6.3 讨论

参考文献(References)：

英义摘要

攻读博士学位期间撰写的论文和开发的软件

发布时间: 2005-07-21

参考文献

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