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第1章 植被地面光谱和碳汇信息获取与分析1

1.1 引言1

1.2 概述2

1.2.1 研究意义和背景2

1.2.2 研究进展3

1.3 地面光谱数据和理化参数获取方法9

1.3.1 实验区9

1.3.2 数据采集与预处理10

1.4 植被叶绿素及LAI反演方法16

1.4.1 植被光谱影响因素分析17

1.4.2 冠层光谱与冠层叶绿素的关系分析19

1.4.3 反演模型概述27

1.4.4 植被指数经验模型反演结果30

1.4.5 物理模型与优化算法的反演结果37

1.4.6 HyperScan成像光谱数据的植被叶绿素反演39

1.4.7 小结41

1.5 基于连续小波变换的叶绿素含量反演42

1.5.1 小波变换在植被参数反演中的应用43

1.5.2 植被光谱的连续小波变换44

1.5.3 叶片尺度反演结果46

1.5.4 冠层尺度反演结果49

1.5.5 交叉验证51

1.5.6 小结52

1.6 典型农作物碳汇能力监测分析53

1.6.1 油菜GPP的遥感估计模型53

1.6.2 小麦GPP的遥感估算模型62

1.6.3 两种植被对比分析69

1.6.4 小结71

参考文献73

第2章 几何与光谱信息结合的作物信息获取与分析88

2.1 引言88

2.2 概述88

2.2.1 研究意义和背景88

2.2.2 研究进展89

2.2.3 研究目的和内容90

2.3 研究对象及数据预处理92

2.3.1 研究对象92

2.3.2 研究仪器92

2.3.3 数据获取与数据预处理94

2.4 几何信息的处理98

2.4.1 点云数据图像化98

2.4.2 计算图像的灰度共生矩阵101

2.4.3 提取灰度共生矩阵的特征参数101

2.5 光谱信息的处理105

2.5.1 辐射校正105

2.5.2 植被指数的选择106

2.5.3 获取小麦冠层的红边指数107

2.6 回归分析109

2.6.1 几何信息的回归分析109

2.6.2 光谱信息的回归分析117

2.7 本章小结120

参考文献122

第3章 多层次遥感信息辐射校正技术124

3.1 引言124

3.2 概述125

3.2.1 研究意义和背景125

3.2.2 研究进展125

3.3 多源信息辅助的光学遥感影像辐射校正126

3.3.1 数据获取与处理128

3.3.2 机载-地面数据辅助辐射校正136

3.3.3 星载数据辅助辐射校正152

3.3.4 小结163

3.4 光谱信息约束下的辐射校正模型164

3.4.1 实验地区介绍和数据采集165

3.4.2 研究方法简介166

3.4.3 通用辐射定标模型171

3.4.4 光谱信息约束下的辐射定标模型172

3.4.5 两种模型的对比分析177

3.4.6 小结181

3.5 兼顾几何信息的多光谱相机辐射定标182

3.5.1 研究区域及仪器介绍183

3.5.2 多光谱相机辐射定标原理和方法185

3.5.3 兼顾几何信息的辐射定标方法190

3.5.4 多光谱相机辐射测量性能评估与辐射定标建议202

3.5.5 小结205

参考文献206

第4章 多层次信息系统辅助作物长势分析技术211

4.1 引言211

4.2 概述211

4.2.1 研究意义和背景211

4.2.2 研究进展212

4.2.3 研究内容214

4.3 数据获取与数据处理215

4.3.1 实验数据获取215

4.3.2 数据处理216

4.4 系统设计及基础功能实现221

4.4.1 数据库设计221

4.4.2 Oracle与VisualStudio平台连接222

4.4.3 数据上传222

4.4.4 数据下载224

4.4.5 数据查询、删除、修改224

4.4.6 用户管理225

4.5 农作物长势参数相关性分析和回归分析225

4.5.1 相关分析226

4.5.2 回归分析238

4.5.3 小结241

4.6 农作物多长势参数分析242

4.6.1 相似性测度242

4.6.2 单一生长期农作物长势分析243

4.6.3 多时序农作物长势分析259

4.6.4 小结262

4.7 基于BS模式的农作物光谱信息系统设计262

4.7.1 国内外光谱库研究进展262

4.7.2 基于BS模式的农作物信息系统设计方案264

4.7.3 农作物光谱信息数据库设计265

4.7.4 农作物光谱信息系统前端设计267

4.8 本章小结272

参考文献273

第5章 无人机平台农田信息获取技术276

5.1 引言276

5.2 概述277

5.2.1 研究的意义和背景277

5.2.2 研究进展279

5.3 实验数据的采集与处理285

5.3.1 实验区简介285

5.3.2 地面平台数据的采集与预处理287

5.3.3 无人机平台数据的获取与预处理289

5.4 油菜冠层光谱影响因素分析294

5.4.1 典型参数对油菜冠层光谱影响分析294

5.4.2 不同生长期对冠层光谱及反演典型参数的影响分析296

5.4.3 不同波段宽度敏感性分析298

5.4.4 小结306

5.5 地面平台油菜典型参数反演及产量估产307

5.5.1 油菜叶面积指数和叶绿素反演307

5.5.2 植被指数经验模型估产319

5.5.3 小波变换方法估产326

5.5.4 神经网络方法估产332

5.5.5 油菜不同生长期对产量的贡献334

5.5.6 不同估产方法比较339

5.5.7 小结341

5.6 无人机平台油菜典型参数反演及产量估产342

5.6.1 植被覆盖率反演342

5.6.2 油菜叶面积指数和叶绿素反演353

5.6.3 经验模型估产357

5.6.4 混合像元分析法估产361

5.6.5 神经网络方法估产367

5.6.6 组合预测方法估产369

5.6.7 不同估产方法比较372

5.6.8 施氮量对产量的影响373

5.6.9 小结375

5.7 油菜多时期多平台综合估产评价模型与估产模型376

5.7.1 油菜各生长期叶面积指数与叶绿素含量的变化376

5.7.2 油菜全时期多平台综合估产评价模型378

5.7.3 油菜多时期多平台综合估产模型382

5.7.4 小结383

5.8 本章小结384

参考文献388