基于环境减灾卫星高光谱数据的我国北方农业干旱遥感监测技术研究

论文摘要

遥感技术是监测干旱的常用手段之一,相对于传统的监测站点干旱监测技术,遥感技术具有宏观、时效和经济等优势,能够提供大面积、多尺度、多时相地表区域的空间、光谱和时间信息,能够客观反映地表特征的综合信息。利用卫星遥感技术进行大范围的区域干旱监测对有关部门的宏观决策和指导农业生产具有重要意义。高光谱遥感具有“图谱合一”的特点,能够精细识别地物目标类型,有利于提高遥感信息提取的精度,在农业旱情监测领域有巨大的应用潜力和使用价值。本文以环境减灾卫星高光谱数据为主要数据源,采用高光谱遥感处理方式对内蒙古赤峰地区进行示范性的干旱监测技术方法研究。高光谱遥感大气校正和光谱重建技术是高光谱遥感应用的关键技术和必要前提。本文总结了三类大气校正技术方法,大气辐射传输模型是理论上处理精度最高的方法。利用美国Hyperion高光谱数据对比论证了大气辐射传输模型MODTRAN4.0和6S模型的差异和在光学反射遥感波谱范围内的实际应用效果,并采用基于MODTRAN4.0模型的FLAASH大气校正软件对研究区环境减灾卫星高光谱数据进行大气校正和光谱重建,为下一步的干旱监测奠定基础。高光谱数据精细的光谱波段有利于地表参数反演模型的波段选择,利用大气校正和光谱重建后的地表反射率数据进行了光谱植被指数、植被覆盖度、叶面积指数、叶绿素含量指数等表征干旱的生态物理参数反演,结合环境减灾卫星红外数据进行温度反演,并进一步计算植被供水指数,对研究区进行不同时相的干旱对比监测。通过参数反演和光谱分析基本确立研究区地物特征和类型,利用编程计算植被光谱“红边”参数,并采用光谱聚类的方法提取了干旱相关的端元光谱,在此基础上对研究区进行光谱角度填图,进一步划分出干旱区域,论证了干旱的影响。通过以上多个方面的研究,建立了基于环境减灾卫星高光谱数据的干旱监测技术处理流程,为进一步的研究和应用奠定了良好的基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 遥感干旱监测方法和研究现状
• 1.2.1 遥感干旱监测主要方法
• 1.2.1.1 基于土壤水分的方法
• 1.2.1.2 基于植被指数的方法
• 1.2.1.3 基于表面温度的方法
• 1.2.1.4 综合法
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.2.3 国外研究现状
• 1.2.4 存在问题
• 1.3 选题意义
• 1.4 主要研究内容和技术路线
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 技术路线
• 第2章 研究区概况
• 2.1 研究区概况
• 2.1.1 地形地貌特点
• 2.1.2 植被和农业资源
• 2.2 研究区干旱情况
• 第3章 遥感数据与初步预处理
• 3.1 高光谱遥感数据源介绍
• 3.1.1 高光谱遥感概述
• 3.1.2 环境减灾卫星高光谱数据
• 3.2 高光谱数据初步预处理
• 3.2.1 HDF5 格式读取和转换
• 3.2.2 基于地理坐标的图像镶嵌
• 3.2.3 绝对辐射值转换
• 第4章 大气校正和光谱重建
• 4.1 高光谱遥感大气校正的必要性
• 4.2 大气效应分析和大气校正理论方法
• 4.2.1 大气效应
• 4.2.1.1 大气作用分析
• 4.2.1.2 大气影响分析
• 4.2.2 大气校正理论方法
• 4.2.2.1 基于图像特征的相对校正法
• 4.2.2.2 基于地面线性回归经验模型法
• 4.2.2.3 基于大气辐射传输模型法
• 4.3 大气辐射传输模型的评价研究
• 4.3.1 MODTRAN4.0 和65 模型的比较分析
• 4.3.2 基于Hyperion 数据的评价试验
• 4.3.2.1 Hyperion 试验数据简介
• 4.3.2.2 Hyperion 数据大气校正试验
• 4.3.2.3 光谱评价
• 4.4 研究区高光谱数据的大气校正
• 4.4.1 基于FLAASH 软件的大气校正
• 4.4.2 研究区高光谱数据光谱重建结果
• 第5章 高光谱遥感干旱监测与方法探讨
• 5.1 表征干旱的生态物理参数反演
• 5.1.1 光谱植被指数
• 5.1.1.1 比值植被指数
• 5.1.1.2 归一化植被指数
• 5.1.2 植被覆盖度
• 5.1.3 叶面积指数
• 5.1.4 叶绿素指数
• 5.1.5 温度和植被供水指数
• 5.1.5.1 陆面温度反演方法
• 5.1.5.2 基于环境减灾卫星红外数据的温度反演
• 5.1.5.3 植被供水指数
• 5.2 研究区干旱光谱监测模型探讨
• 5.2.1 光谱特征分析
• 5.2.2 红边监测
• 5.2.3 基于光谱聚类的分类填图
• 5.2.3.1 最小噪声分离变换
• 5.2.3.2 纯净像元指数提取
• 5.2.3.3 N 维可视化光谱聚类
• 5.2.3.4 基于光谱角度模型的分类填图
• 结论与讨论
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历