發(fā)布時(shí)間：2017-10-07 03:14

  本文關(guān)鍵詞：基于模型模擬和OLI遙感影像的植被葉綠素含量估算研究

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【摘要】：地球的陸地表面約有70%的面積覆蓋著植被，因此綠色植被就成為了地球陸地生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)基本組成成分。植被在土壤形成、制造氧氣、涵養(yǎng)水源、保持水土、凈化空氣、消除噪音、調(diào)節(jié)氣候、防風(fēng)固沙、提供木材、動(dòng)物棲息與消毒殺菌等方面均起到了重要作用。植被內(nèi)部包含著葉綠素、水分、干物質(zhì)等物質(zhì)以及氮、碳等微量元素，這些物質(zhì)稱為植被的生化組分。葉綠素含量能夠反映植被受營養(yǎng)脅迫程度、植被光合作用能力、植被所處生長(zhǎng)發(fā)育階段與外界環(huán)境影響等。 2013年5月，通過在石家莊市欒城縣野外實(shí)地測(cè)量，獲得了采集點(diǎn)的經(jīng)緯度、高程、冬小麥的LAI、株高、平均葉傾角MTA、光合有效輻射（PAR）等數(shù)據(jù)。通過設(shè)定一定的參數(shù)，使用PROSPECT+SAIL模型進(jìn)行了模擬，獲得了植被冠層波譜，分析了植被葉綠素含量與各種植被指數(shù)、觀測(cè)天頂角、LAI的關(guān)系，構(gòu)建了植被葉綠素含量的估算模型。利用2013年5月19日的Landsat-8OLI影像，估算了冬小麥葉綠素含量。主要的研究結(jié)論如下： （1）通過野外實(shí)測(cè)，獲得了冬小麥的光譜和生理生化參數(shù)。研究區(qū)實(shí)測(cè)小麥LAI范圍是2.135-6.445，均值是4.161。小麥葉傾角MTA范圍是28°-63.5°，均值是56.16°。小麥株高范圍是64-83cm，均值是76.373cm。 （2）使用PROSPECT與SAIL模型進(jìn)行了模擬，，獲取了植被的冠層反射率。模型模擬時(shí)，選擇了冬小麥實(shí)測(cè)值LAI為4和6這兩個(gè)典型值。觀測(cè)天頂角的取值，則參考了CHRIS傳感器的成像角度，選擇了0°、36°、55°這三個(gè)角度作為觀測(cè)天頂角。又選取了三個(gè)觀測(cè)天頂角40°、60°、90°。此研究可對(duì)利用多角度估算葉綠素含量提供理論基礎(chǔ)。 （3）分析了植被冠層反射率與葉綠素含量和觀測(cè)天頂角的關(guān)系。在同一波段范圍內(nèi)，冠層反射率隨著觀測(cè)天頂角的增加而增加。在680-2400nm波段范圍內(nèi)，在不同觀測(cè)天頂角條件下，40μg/cm2與65μg/cm2兩種葉綠素含量下的冠層反射率差異不大。因此在可見光波段，葉綠素是影響冠層反射率的主要因素，隨著葉綠素含量的增加，冠層反射率下降。隨著LAI的增加，冠層反射率受觀測(cè)天頂角的影響減小，即當(dāng)植被稀疏（LAI=1）時(shí)，冠層反射率對(duì)觀測(cè)天頂角的敏感性更高。在相同的觀測(cè)天頂角下，LAI較高時(shí)植被冠層反射率也較高。 （4）分析了不同葉綠素含量與觀測(cè)天頂角條件下，NDVI與LAI的關(guān)系。葉綠素含量一定的情況下，NDVI呈現(xiàn)出隨LAI的增加而增加的趨勢(shì)。LAI一定時(shí)，NDVI隨觀測(cè)天頂角的增加，而呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。當(dāng)葉綠素含量≥35μg/cm2且LAI＞1.5時(shí)，觀測(cè)天頂角越小，其所對(duì)應(yīng)的NDVI值越大；當(dāng)葉綠素含量≥35μg/cm2且LAI≤1.5時(shí)，觀測(cè)天頂角越小，其所對(duì)應(yīng)的NDVI值越小，在葉綠素含量一定時(shí)，隨著LAI從1到7逐漸增加，0°-90°觀測(cè)天頂角范圍內(nèi)的NDVI變化幅度緩慢增加。隨著LAI的增加，不同觀測(cè)天頂角對(duì)應(yīng)的NDVI在葉綠素含量較高時(shí)，其變化幅度較小。 （5）分析了葉綠素含量與多種植被指數(shù)的關(guān)系。當(dāng)葉面積指數(shù)LAI是4和6時(shí)，估算葉綠素含量較好的指數(shù)是MCARI705和CIred edge，在不同的觀測(cè)天頂角下，它們之間的相關(guān)性均接近1，其次是GRVI和MCARI670，最差的是DVI。 （6）利用Landsat-8OLI影像建立了葉綠素含量估算模型。利用RVI、GRVI與NDVI的估算模型，得到研究區(qū)葉綠素含量分布圖。
【關(guān)鍵詞】：PROSPECT+SAIL模型模擬 葉綠素含量 植被指數(shù) 觀測(cè)天頂角 葉面積指數(shù)LAI 植被波譜
【學(xué)位授予單位】：河北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：Q945;P237
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 1 引言9-17
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 遙感估算植被葉綠素的原理與優(yōu)勢(shì)9-11
• 1.3 國內(nèi)外研究概況11-15
• 1.3.1 葉綠素含量傳統(tǒng)估算方法11-12
• 1.3.2 葉綠素含量遙感估算方法12-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線15-17
• 2 研究區(qū)概況17-19
• 2.1 地理特征17
• 2.2 氣候特征17-18
• 2.3 植被類型及覆蓋18-19
• 3 研究區(qū)數(shù)據(jù)采集19-25
• 3.1 野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)19-21
• 3.2 實(shí)驗(yàn)室葉綠素提取21-22
• 3.3 CHRIS 數(shù)據(jù)22-23
• 3.4 Landsat-8 OLI 數(shù)據(jù)23-25
• 4 模型模擬及數(shù)據(jù)處理25-35
• 4.1 模型介紹25-27
• 4.1.1 葉片光學(xué)物理模型 PROSPECT25-26
• 4.1.2 SAIL 模型26-27
• 4.2 模型參數(shù)設(shè)置27-28
• 4.3 Landsat-8 OLI 數(shù)據(jù)的處理28-29
• 4.4 植被指數(shù)的選取和計(jì)算29-35
• 4.4.1 植被指數(shù)的選取29-32
• 4.4.2 植被指數(shù)計(jì)算32-35
• 5 基于模型模擬的葉綠素含量與各相關(guān)因子的關(guān)系35-48
• 5.1 不同葉綠素含量與觀測(cè)天頂角條件下冠層反射率的對(duì)比35-36
• 5.2 相同葉綠素含量與不同 LAI 條件下冠層反射率的對(duì)比36-37
• 5.3 不同葉綠素含量和觀測(cè)天頂角條件下，NDVI 與 LAI 之間的關(guān)系37-41
• 5.4 葉綠素含量與植被指數(shù)的關(guān)系41-46
• 5.4.1 不同植被指數(shù)隨葉綠素含量的變化41-44
• 5.4.2 基于模型模擬的葉綠素含量估算模型44-46
• 5.5 實(shí)測(cè)與模型模擬的植被光譜比較46-48
• 6 基于 OLI 影像的葉綠素含量估算與成圖48-52
• 6.1 基于 OLI 影像的葉綠素估算模型的建立48-49
• 6.2 研究區(qū)葉綠素含量成圖49-50
• 6.3 葉綠素含量估算值與實(shí)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)分析50-52
• 7 結(jié)論與展望52-55
• 7.1 結(jié)論與討論52-53
• 7.2 展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-61
• 后記61-62
• 碩士學(xué)習(xí)期間論文情況62

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：986588