作物长势参数的垂直分布反演及遥感监测研究

【摘要】作物长势参数是监测作物生长状态的重要指标,也是预测作物产量的重要依据,因此,如何准确、快速地对其进行获取是科学地指导农业生产的基础。利用传统化学分析的方法获取作物长势参数信息,存在耗时长、成本高的缺点,且该方法只能获取点源的信息,难以在宏观尺度上进行点到面的扩展,很大程度上影响了农业决策的空间差异性、时效性与客观性。高光谱及成像技术的不断成熟及其在定量分析中表现出的巨大优势,为解决这一问题提供了新的契机,由于遥感通常采用垂直观测模式,地表植被的上层叶片对于光谱贡献率处于绝对优势,因此在对作物长势参数进行遥感监测的过程中,通常只获取了作物上层的光谱信息,难以对作物中、下层的长势参数进行遥感反演,而作物生产上早期营养缺乏的症状往往表现在中、下层叶片。本研究以小麦和玉米为主要研究对象,围绕作物长势参数垂直分布的遥感反演这一主要问题,分别在叶片、冠层和区域尺度上开展了基于地面高光谱数据、成像高光谱数据、多角度观测以及航空遥感数据等一系列的科学实验,在已有的研究基础上改进和发展新的方法,实现作物长势参数垂直分布的快速、准确遥感反演,为农业生产上营养诊断和制定相应肥水管理措施提供技术支持,具体的研究内容和成果如下：(1)在单叶尺度上,系统的分析了不同层次玉米叶片叶绿素、类胡萝卜素和氮素的垂直分布规律；通过对ASD光谱仪获取的单叶光谱的分析,考察了叶片的光谱响应机制及植被指数在反演作物长势参数垂直分布的潜力。在此基础上,采用连续小波变换的方法对不同叶层玉米叶片的生化参数进行了反演,对于叶绿素a、叶绿素b和叶绿素a+b,反演精度最高的均为下层玉米叶片,其决定系数R2分别为94.45%、92.77%和94.85%,较植被指数反演的精度分别提高了9.71%、9.92%和12.11%；对于氮素和类胡萝卜素,采用了离散小波变换、小波特征向量提取、遗传算法和神经网络对其垂直分布进行反演,其中,氮素不同叶层反演的精度R2分别为90.87%、91.75%和94.85%,较植被指数分别提高了16.18%、15.68%和13.89%；类胡萝卜素不同叶层反演的精度R2分别为88.39%、94.90%和93.67%,较所选植被指数分别提高了15.14%、13.77%和13.27%。通过本部分研究建立了玉米不同叶层生化参数遥感定量反演的新模型。(2)在冠层尺度上,采用自主研发的多角度高光谱观测系统对主平面内不同叶层小麦的长势参数垂直分布进行了高光谱反演。选取了17种基于植被“红边”设计的植被指数对LAI与叶绿素进行反演,重点考察了植被指数角度效应对反演结果的影响。对于第一层,反演精度最高的植被指数为REP,所对应的观测角度分别为0°和-40°；对于第二层和第三层,反演精度最高的植被指数分别为Chlrededge和MTCI,所对应的观测角度是0°和-20°。类胡萝卜素和氮素的吸收波段由于与叶绿素、水分的相互重叠,因此,选取了文献中专门针对这两种生化参数而设计的植被指数进行反演,对于第一层,反演精度最高的植被指数分别为ARI和TBVI,所对应的观测角度分别为0°与-60°。对于第二层,反演精度最高的植被指数分别为RGI和TBVI,对应的观测角度都为0°。对于第三层,反演精度最高的植被指数分别为CRI和TBVI,对应的观测角度分别为0°与-60°通过对作物长势参数垂直分布的多角度反演,得出了天顶和后向观测的效果要优于其它的观测角度。(3)在冠层尺度上,采用自主研发的多角度成像观测系统对不同播期玉米的LAI与叶绿素进行反演。成像光谱由于具有“图谱合一”的优势,从获取的影像中精确的提取出了不同观测角度下的光谱反射率,在此基础上,结合ACRM辐射传输模型对玉米冠层的BRDF特征进行了分析,其中,蓝波段和红波段的BRDF形状呈明显的“碗形”分布,而近红波段的BRDF形状则呈“丘形”分布。基于模型模拟的数据对3种反演LAI的植被指数进行了角度组合,筛选出了反演效果最佳的植被指数,并通过成像观测的数据进行了验证,其中,上层LAI反演的精度R2可达到0.80。对于叶绿素的反演,主要利用了多角度观测中的热点和暗点效应,结合ACRM辐射传输模型,对其敏感性进行了分析,改进了植被指数TCARI,进而提出了一个新的叶绿素植被指数HD-TCARI,该指数可以降低反演过程中LAI对叶绿素的干扰,对玉米不同叶层反演的精度R2分别为0.67、0.58和0.42。(4)在区域尺度上,采用获取的CASI航空遥感影像对作物长势参数进行遥感监测。利用CASI航空影像的高空间分辨率,采用监督分类的方法提取出了研究区域作物的种植面积；通过从CASI航空影像中提取出的光谱反射率,计算了宽波段和窄波段植被指数,并与利用反射率建立的偏最小二乘回归模型进行了比较,宽波段植被指数表现出了较窄波段植被指数更好的反演效果。在此基础上,采用波段组合的方法对其进行了优化,筛选出了作物LAI、叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b和氮素反演的最佳波段位置,并将建立的函数关系式应用到CASI影像中,实现了研究区域作物长势参数的遥感监测。
【作者】廖钦洪；
【导师】王纪华；
【作者基本信息】浙江大学，农业资源利用，2014，博士
【关键词】作物；长势参数；垂直分布；小波变换；多角度；CASI航空影像；

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