【摘要】：土壤重金屬污染會對農作物的生長產生脅迫,由此帶來日益嚴重的糧食安全問題,因此,快速精確的識別農作物的重金屬脅迫具有重要的現(xiàn)實意義。遙感具有客觀、實時、動態(tài)、多光譜等特征,成為作物重金屬脅迫研究的有力工具。本文在前人研究的基礎上,運用機器學習方法,從遙感物候的角度研究水稻重金屬脅迫。選取湖南省株洲地區(qū)受重金屬污染的水稻田作為實驗區(qū),采集水稻多個關鍵生長期的葉面積指數(LAI)數據、重金屬含量數據和氣象數據,并獲取環(huán)境與災害監(jiān)測小衛(wèi)星CCD影像、Landsat 7 ETM+影像、Landsat 8 OLI影像和MOD09A1產品。基于遙感物候學和數據挖掘算法,探討了水稻重金屬脅迫的識別方法,實現(xiàn)了研究區(qū)水稻重金屬脅迫水平的分類。主要工作和結論如下:(1)基于遙感植被指數時間序列分析,結合農學規(guī)律和求導運算,提取水稻關鍵物候期。結果表明當水稻生長受到重金屬脅迫時,水稻的物候會發(fā)生變化,而且,不同的重金屬脅迫水平對物候的影響程度不同。針對單一物候指標區(qū)分重金屬脅迫水平精度較低的問題,設計了一種新型遙感物候指標建立的方法,深入挖掘時間序列中的物候信息,提取對重金屬脅迫更加敏感的物候指標,提高了重金屬脅迫水平的識別精度。(2)水稻根系是直接接觸土壤中重金屬元素的部位,其受重金屬毒害的程度比莖、葉等其他器官更大。本文根據提取的關鍵物候期,設置WOFOST作物生長模型中的物候參數,并確定同化的時相,實現(xiàn)了其與遙感數據的同化,得到水稻根系干重的變化。通過比較不同重金屬脅迫下水稻根系干重的曲線,發(fā)現(xiàn)在抽穗期,不同脅迫水稻的根部干重相差較大,故選取抽穗期的根部干重作為識別重金屬脅迫敏感的生物學特征。(3)將上述研究獲得的物候指標與根部干重作為遙感識別重金屬脅迫的高維特征集,并設計了一種特征優(yōu)選的策略。結果表明,與原始高維特征集相比,依據篩選的最優(yōu)特征子集,對重金屬脅迫水平的分類精度提高了1%。(4)依據集成學習的思想,對隨機森林(RF)和梯度提升(GB)算法進行集成,基于最優(yōu)特征子集,訓練集成分類模型,實現(xiàn)重金屬脅迫水平的分類。結果表明,集成模型能夠實現(xiàn)重金屬脅迫水平的精確分類,整體分類精度達到98%以上,比單獨應用隨機森林或梯度提升算法提高了2%-3%。
【圖文】：

1.3.2 技術路線本文的技術路線圖如圖 1-1 所示，，主要包括數據采集與預處理、遙感物候指標的構建、最優(yōu)物候特征子集的選擇以及重金屬脅迫集成分類模型的建立四個部分。采集的數據包括遙感影像數據和地面數據，完成數據的預處理后，依次按照以下幾個步驟開展工作：（1）計算植被指數，構建并重構植被指數的時間序列。（2）結合農學規(guī)律和求導運算從重構的植被指數時間序列曲線上提取關鍵物候期，依據關鍵物候期確定同化時相以及 WOFOST 模型中相關物候參數的設置，以LAI 作為同化變量，應用遙感-WOFOST 模型同化框架得到根部干重（WRT）的變化情況；根據重金屬脅迫下水稻物候的變化，建立一系列的物候指標，即手動建立的物候指標；使用 Python 包 Tsfresh 從植被指數時間序列曲線上自動提取物候特征，即自動提取的物候指標，將手動和自動提取的物候指標結合起來組成遙感物候指標集合。

192-1 2013 年 8 月 8 日（a）預處理后的 CCD 影像和（b）水稻像元反射率由于 ENVI 5.3 里 HJ-1A/B CCD 屬于未知類型的傳感器，因此，需要制文件用于大氣校正。本文從中國資源衛(wèi)星應用中心的網站上下載了 CCD應函數，是一個.txt 格式的文件，文件里包括五列數據，后四列代表波，本文利用 ENVI 軟件完成 CCD 波譜曲線的制作。最后，將波譜曲線保文件，用于大氣校正中波譜函數文件的輸入。應用 FLAASH 模型進行大
【學位授予單位】：中國地質大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：X503.231;S511;TP311.13

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本文編號：2590872