蒸散信息是農(nóng)業(yè)作業(yè)與研究中十分關(guān)鍵的信息,準確的蒸散信息可以為合理調(diào)配和利用農(nóng)業(yè)水資源提供決策支持。針對農(nóng)田中空間模式蒸散量（ET,Evapotranspiration）缺少有效量化的問題,本研究搭建了基于無人機（UAV,Unmanned aerial vehicle）獲取蒸散基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的硬件平臺,通過研究現(xiàn)有的衛(wèi)星蒸散模型原理,提出一種基于無人機估算農(nóng)田蒸散量的方法,該方法基于無人機搭載的多光譜傳感器和熱像儀采集數(shù)據(jù)進行蒸散量估算,可以便捷的得到高分辨率的蒸散量空間分布圖,驗證試驗結(jié)果在楊凌地區(qū)的實驗農(nóng)田中表現(xiàn)非�？煽�。（1）為解決蒸散模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取問題,基于蒸散模型所需的數(shù)據(jù)及相關(guān)數(shù)據(jù)獲取原理,搭建數(shù)據(jù)獲取平臺。構(gòu)建M100多旋翼無人機搭載熱像儀和多光譜成像儀的采集數(shù)據(jù)平臺,該平臺集成了多光譜傳感器和熱像儀,可以獲取多個波段的圖像數(shù)據(jù),為估算蒸散量提供有效的數(shù)據(jù)支持。（2）基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)和GEE（Google Earth Engine）平臺,研究單源模型、多源模型和機器學習模型在試驗地區(qū)的表現(xiàn)。選取典型單源模型METRIC（Mapping Evapotranspiration at... 

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 蒸散模型
        1.2.2 農(nóng)業(yè)低空遙感技術(shù)
        1.2.3 農(nóng)田尺度蒸散量獲取
    1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 試驗規(guī)劃與數(shù)據(jù)獲取方法
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 觀測站點
    2.3 氣候特征
    2.4 衛(wèi)星數(shù)據(jù)
    2.5 低空遙感數(shù)據(jù)獲取
        2.5.1 多光譜數(shù)據(jù)
        2.5.2 溫度數(shù)據(jù)
        2.5.3 低空遙感數(shù)據(jù)獲取平臺搭建
    2.6 葉面積指數(shù)獲取方法研究
        2.6.1 冠層分析儀測量法
        2.6.2 遙感數(shù)據(jù)建模法
    2.7 本章小結(jié)
第三章 衛(wèi)星數(shù)據(jù)在農(nóng)田尺度蒸散量估算的適用性分析
    3.1 單源模型
    3.2 多源模型
    3.3 基于機器學習的蒸散量建模
    3.4 時間尺度擴展
    3.5 模型對比
        3.5.1 評價指標
        3.5.2 結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于無人機多源數(shù)據(jù)的農(nóng)田尺度蒸散量估算方法研究
    4.1 低空遙感數(shù)據(jù)制圖方法研究
        4.1.1 圖像配準
        4.1.2 圖像拼接
        4.1.3 低空遙感數(shù)據(jù)采集
        4.1.4 熱紅外數(shù)據(jù)校準
        4.1.5 時空分辨率分析
    4.2 基于低空遙感數(shù)據(jù)的蒸散模型
        4.2.1 低空遙感數(shù)據(jù)匹配衛(wèi)星蒸散模型
        4.2.2 基于多源數(shù)據(jù)的蒸散模型改進
    4.3 蒸散量空間分布獲取
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 創(chuàng)新點
    5.3 展望
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：3655427