植被生化组分高光谱遥感定量反演研究 ——以西双版纳地区为例

论文摘要

陆地表面的70%为植被所覆盖,植被是陆地生态系统的基本组成成分。植物体内所含的叶绿素、水分、蛋白质、木质素和纤维素等组分以及碳、氮、氢等微量元素统称为植被生化组分。这些组分的含量和构成,能直接或间接影响并制约着生态系统中与人类生存息息相关的许多重要生态、生理过程。高光谱遥感作为目前研究的前沿和热点,除具备常规遥感大面积、适时监测和非破坏性等优点外,还具有常规遥感所不具备的优势:具有10-2λ数量级范围内的光谱分辨率。因此通过其精细光谱特征在提取植被生化组分的研究中表现出明显优势并越来越受到关注。利用高光谱遥感数据实现对植被生化组分的快速实时监测,是生态学、农学、全球变化研究以及粮食估产、精细农业等应用行业的迫切需求。 本论文围绕高光谱遥感定量提取植被生化组分这一前沿课题,以基于星载高光谱遥感图像提取冠层生化组分为研究重点。在阐明高光谱遥感估算植被生化组分意义的基础上,第一章对该研究的原理、研究层次、方法和试验基础等现状进行了综述,并由此引出了本论文的研究重点。论文的第二章主要介绍了数据资料的获取。详细介绍了在西双版纳地区开展的Hyperion星地同步试验,包括试验设计、样品采集、光谱测量及图像数据获取等。第三章主要介绍了利用高光谱响应特征提取叶片生化组分的研究,其中将含水量的定量提取作为重点内容之一,这章是冠层生化组分反演研究的基础和铺垫。论文第四章重点讨论了高光谱遥感图像处理,包括几何精纠正和大气校正。其中大气校正是遥感定量化研究中必需的。第五章是本论文的重点,主要探讨了利用Hyperion星载高光谱图像数据提取冠层生化组分并依此获得了该地区生化组分分布图。论文的第六章,主要是对全文进行概括总结,归纳了作者的主要研究成果并指出了今后的研究方向。 论文的主要研究成果和结论如下: 1、课题组在西双版纳地区成功开展了Hyperion星地同步试验,获得了生化组分数据、实测光谱数据以及高光谱遥感图像数据。论文中总结了试验过程的注意点并为今后相关试验的顺利开展提出了合理化建议。试验过程中“两个同步”的提出以及叶片保鲜和试验流程的规范化是至关重要的,这体现了论文的试验特色。 2、利用LOPEX数据集中叶片生化数据和光谱数据,研究了叶片层次生化组分的估算。用一阶导数极值和面积归一化的一阶导数极值两个参数估算植被

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 前言
• 1.1 研究意义及背景
• 1.2 高光谱遥感提取植被生化组分的原理
• 1.3 高光谱遥感在植被生化组分研究中的国内外现状
• 1.3.1 植被生化组分的研究层次
• 1.3.2 植被生化组分的研究方法
• 1.3.2.1 多元统计分析方法
• 1.3.2.2 基于光谱位置变量的分析技术
• 1.3.2.3 物理光学模型反演方法
• 1.3.3 植被生化组分研究的试验基础
• 1.4 论文组织结构
• 1.4.1 研究重点
• 1.4.2 论文结构
• 第二章 研究区概况与数据资料
• 2.1 LOPEX'93数据集
• 2.2 云南勐遮星地同步试验
• 2.2.1 研究区概况
• 2.2.2 叶片样品
• 2.2.2.1 采集
• 2.2.2.2 生化组分测试及光谱测量
• 2.2.3 野外光谱测量
• 2.2.3.1 农田冠层光谱测量
• 2.2.3.2 亮／暗目标光谱测量
• 2.2.3.3 典型地物的光谱测量
• 2.2.4 配套数据
• 2.2.4.1 MODIS数据
• 2.2.4.2 Hyperion高光谱图像
• 2.3 本章小节
• 第三章 叶片生化组分与高光谱响应特征分析
• 3.1 数据处理
• 3.1.1 导数光谱的计算
• 3.1.2 面积归一化的一阶导数极值的计算
• 3.2 干叶片生化组分与光谱响应特征的分析
• 3.2.1 特征变量的构建
• 3.2.2 全氮、纤维素、木质素、淀粉含量的提取
• 3.2.2.1 采用一阶导数极值法的结果
• 3.2.2.2 采用面积归一化的一阶导数极值法的结果
• 3.3 叶片含水量与光谱响应特征的分析
• 3.3.1 含水量的定义
• 3.3.2 单、双子叶植物叶片含水量提取
• 3.3.2.1 单、双子叶植物鲜叶片光谱比较
• 3.3.2.2 结果与分析
• 3.4 基于光谱指数法的叶片含水量反演
• 3.4.1 叶片层次模型的建立
• 3.4.1.1 常用的光谱指数
• 3.4.1.2 结果与分析
• 3.4.2 冠层层次模型的建立
• 3.4.2.1 环境背景的剔除
• 3.4.2.2 结果与分析
• 975的改进'>3.4.2.3 光谱指数Ratio₉₇₅的改进
• 3.5 本章小节
• 第四章 Hyperion高光谱遥感图像处理
• 4.1 几何精纠正
• 4.1.1 控制点的选择
• 4.1.2 几何位置转换
• 4.1.3 几何插值
• 4.2 辐射校正
• 4.2.1 表观反射率
• 4.2.2 光谱重采样
• 4.2.3 Hyperion图像的辐射定标
• 4.2.4 Hyperion图像的大气校正
• 4.2.4.1 经验线性大气校正
• 4.2.4.2 6S模型大气校正
• 4.3 本章小节
• 第五章 植被冠层生化组分定量反演
• 5.1 数据处理与方法
• 5.1.1 数据滤波
• 5.1.2 特征参数提取
• 5.1.2.1 导数光谱计算与分析
• 5.1.2.2 连续统去除法
• 5.1.2.3 光谱波段深度的计算
• 5.1.2.4 光谱对数的计算
• 5.1.3 分析方法
• 5.2 冠层生化组分定量反演
• 5.2.1 各生化组分特征分析
• 5.2.2 Cab的定量反演
• 5.2.3 含水量的定量反演
• 5.2.4 总氮含量的定量反演
• 5.2.5 总碳含量的定量反演
• 5.2.6 碳氮比的定量反演
• 5.2.7 氢元素含量的定量反演
• 5.3 本章小节
• 第六章 结论与展望
• 6.1 总结与结论
• 6.2 创新点
• 6.3 展望
• 参考文献
• 已发表论文
• 正在投稿论文
• 致谢
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