作物冻害高光谱曲线特征及其遥感监测

论文摘要

受自然资源、经济发展条件限制,气象状况对中国的粮食生产具有重要影响,干旱、洪涝和冻害是粮食生产中经常遭遇的气象灾害。干旱、洪涝发生范围广,程度重,对其遥感监测实施早,技术成熟,监测精度较高;冻害相对较轻,但严重年份受灾面积、受损粮食也十分惊人。因此,实时监测异常气象变化下作物长势,评估灾害影响对国家的粮食安全及贸易政策具有参考意义。冻害后果常通过田间观测获知,费时费力、主观性强、覆盖面积小,并且冻害对作物造成的损害还具有隐蔽性和延迟性,田间调查常会低估受灾面积及受灾程度,灾损量也缺乏客观性,必将影响灾害评估。遥感技术具有的监测范围大、信息更新快、客观准确、成本相对低廉、不受地点限制等优点使农业成为应用最早领域之一。冻害发生与作物本身、低温程度及持续时间有关,目前国内外对该危害的遥感监测和灾害评估主要集中在地表温度反演、种植面积及分布的确定、冷害灾损评估等方面。随着高光谱、高空间分辨率传感器的应用,冠层温度反演精度的提高,通过作物遭受冻害后植被指数及冠层温度的差异来更精确定量的遥感监测冻害变为可能。为此,本文以冻害模拟,实测棉花苗期、冬小麦拔节期冻害后高光谱曲线特征及生理生态参数,探寻冻害程度与它们内在的定量关系,为遥感监测冻害提供先验知识;根据农作物灾害统计、发育、产量资料,结合统计年鉴和农业气象观测数据、社会经济统计数据以及野外调查数据,选择了发生在1998年3月22日的冬小麦霜冻害、2001年8月初的棉花冻害作为遥感监测冻害验证对象。研究主要结果如下:（1）冻害严重影响了植株活性,随着冻害温度降低,冻害程度加深,叶片叶绿素含量降低,光合速率、蒸腾速率减弱,后期生长中叶温较高,冻害程度与农艺参数间呈现显著性关系。（2）冻害对叶片或冠层的高光谱曲线产生了一定影响,对于棉花,冻害处理与对照的光谱曲线线形、反射率大小的差异并不明显,利用其差异来表现冻害胁迫程度,效果并不理想,此结果与现实中观测的植株外观矛盾;对于冬小麦,冻害后短期内高光谱曲线差异并不明显,随着时间推移,内在伤害才开始表现出来,冻害组冬小麦叶片过早变黄,其高光谱曲线在黄、红波段反射率明显增强,曲线呈现水平,这也印证了作物冻害的潜在危害。（3）冻害后高光谱曲线特征部位值方面。冬小麦受冻害程度与各类特征部位值、归一化植被指数呈现显著相关性,这些显著的定量关系为遥感监测提供了先验知识。（4）利用ETM+影像对棉花结桃期发生的冻害进行了监测遥感。无论是获取冻害区域的植被指数,还是反演的冠层温度,其变化差异与冻害模拟试验获得的结果相符合。利用遥感获取的植被指数或者反演的冠层温度,可以用于棉花后期遭遇的冻害区域确定和冻害程度分级。（5）利用TM影像对冬小麦拔节期发生的冻害进行了遥感监测。遥感获取冻害影响区域的植被指数变化差异与冻害模拟实验结果吻合,但是反演的作物冠层温度与冻害区域之间的关系,未符合冻害模拟试验中得到的结论。通过植被指数差异可以判断冬小麦冻害状况,通过冠层温度差异来判断冻害,还需要进行深入探讨。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 研究目标
• 1.3 研究内容与方案
• 1.4 论文组织与结构
• 第二章 研究综述
• 2.1 农情遥感理论及应用现状
• 2.2 作物霜冻害监测
• 2.3 作物冠层温度反演
• 本章小结
• 第三章 研究区与数据
• 3.1 研究区概况
• 3.2 LANDSAT TM/ETM 数据
• 3.3 土地利用数据
• 3.4 农业统计数据
• 3.5 室内模拟冻害数据
• 3.6 作物冻害野外观测数据
• 本章小结
• 第四章 作物冻害高光谱曲线特征及农艺参数
• 4.1 棉花苗期、冬小麦拔节期冻害模拟试验
• 4.2 结果和分析
• 本章小结
• 第五章 基于ETM+影像数据遥感监测棉花冻害
• 5.1 棉花冻害遥感监测区
• 5.2 ETM+影像预处理
• 5.3 基于土地利用类型底图的棉花识别
• 5.4 冻害区棉花植被指数差异
• 5.5 基于植被指数差异的冻害程度分级
• 5.6 棉花冠层温度反演
• 5.7 基于冠层温度差异的冻害程度分级
• 本章小结
• 第六章 基于TM 影像数据遥感监测冬小麦冻害
• 6.1 冬小麦冻害遥感监测区
• 6.2 TM 影像预处理
• 6.3 基于土地利用类型底图的冬小麦识别
• 6.4 冻害区冬小麦植被指数差异
• 6.5 基于植被指数差异的冻害程度分级
• 6.6 冬小麦冠层温度的反演
• 6.7 基于冠层温度差异的冻害程度分级
• 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 主要研究结论
• 7.2 存在问题与展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历
• 附录 主要试验照片