基于冠层高光谱的加工番茄单产估算模型研究

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1、基于冠层高光谱的加工番茄单产估算模型的研究物长势监测与估产，农作物病虫害监测，农作物品质监测等领域。所有这些都充分证实了高光谱遥感的应用潜力。1．2基本原理及光谱特征¨4咱叫物质在电磁波相互作用下，由于电子跃迁、原子分子振动和转动等复杂作用。会在某些特定波长位置形成反映物质成分和结构信息的光谱吸收和反射特征。物质的这种对不同波段光谱的响应特性叫光谱特性。光谱特征是遥感方法探测各种物质组成成分和结构的重要依据。植物光谱诊断便是基于植物的光谱特性来进行的。因绿色植被的光谱反射或发射特征与岩石、土壤、水体等地物的光谱特

2、征在遥感影像上迥然不同。植物的光谱特性是由其组织结构、生物化学成分和形态学特征决定的，主要包括叶片的颜色、细胞结构和植物水分含量等，而这些特征与植物的生长发育阶段，健康状况和物候现象等因素密切相关，使光谱曲线存在许多差异。即任何植物都有植物季相节律，它从植物细胞的微观结构到植物群体的宏观结构上均会有反映，致使植物单体或群体的物理光学特征也发生周期性变化，因此有可能通过多光谱遥感信息获得植物及其变化的信息。但总体来说，健康的绿色植物其光谱曲线规律性明显而独特，而且所有植被类型在400—2400nTn光谱区域内的反射

3、光谱特性非常相似，总是呈现明显的“峰和谷”的特征。可见光部分的低谷(450nm和680nTII处的蓝、红光)主要由叶绿素强烈吸收弓i起，550nm附近是叶绿素的强反射峰。由于色素强烈吸收蓝红光而相对反射绿光，因此人们对健康植物视觉效果是绿色的。在600—700nm波段，因叶绿素对这部分光的强烈吸收，多数植物在680hm或670nm处的反射率最低：在700—750nm波段，曲线陡而接近于直线，其斜率与叶绿素的含量有关。假如叶绿素等色素的浓度或含量因故下降，这种绿色效果就会减弱，在光谱曲线上体现在可见光部分的低谷变浅

4、。近红外高原区(700—1300nm)对于典型植物叶片的反射率为40％一50％，这主要是由于植物叶片内部组织结构多次反射、散射之结果。1300hm以后的三个明显低谷是由于时片魂部的液态水强烈吸收的结果，相应地称这些波长位置为水吸收波段，造成了植被光谱在可见光波段的低反射率、近红外波段的高反射率和短波红外区域的较高反射率特征。不同的植物以及同一种植物在不同的生长发育阶段，其反射光谱曲线形态和特征也不同，健康的绿色植被反射光谱曲线上，植被这种对可见光和近红外辐射的吸收一反射作用的两种截然不同的表现，使得不同地物在遥感

5、影像上形成不同的纹理、形状，从而可以通过遥感解译图像来识别不同地物。病虫害、灌溉、施肥等条件的不同也会引起植物反射光谱特性的变化，因此，利用光谱的这一特征和遥感数据进行作物的成为区分植被类型、长势及估算生物量的依据。利用这些光谱特性植物的生化组分，国内外已在小麦、玉米、棉花、多种阔叶与针树等植物上进行了研究。根据绿色植被的这种特点，可以对特定生长阶段的绿色植物冠层光谱进行遥感测定，达到农作物长势的适时遥感监测。遥感估产是根据根据光学原理，对各种农作物的不回生长期的时瓦反射光谱的测定，建立各种农作物的野外光谱资料，

6、从遥感传感器中获取农作物的光谱特性，对其分析，获得不同农作物不同波段间的关系数据，监测出农作物的生长状况和预测最终的产量，2基于冠层高光谱的加工番茄单产估算模型的研究这就是农作物估产的基本原理。它包括2项重要内容：作物识别与播种面积提取、长势监测与产量预报。因此可以利用传感器获取的地面作物的光谱信息来估算作物的产量。常用的光谱信息有NDVI(归～化差值植被指数)、RVI(比值植被指数)、PVI(垂直植被指数)、DVI(比值植被指数)等。1．3高光谱遥感的起源、发展20世纪80年代遥感技术的最大成就之一是高光谱遥感

7、技术的兴起哺制。第一幅高光谱分辩率遥感图像是在1983年由最早的航空成像光谱仪(AIS．1)获得，以其全新的面貌呈现在科学界面前，它要求利用新的处理手段来操作和提取信息D一31。这一技术将确定物质或地物性质的光谱与其空间和几何关系的图像革命性地结合在一起，也因而受到了世界各国遥感科学家的普遍关注。其数据信息被应用于多个地学研究领域中，开创了高光谱和高空间分辨率兼有光谱和图像合一的高光谱遥感技术新时代。1987年美国宇航局(NASA)航空可见光／近红外成像光谱仪(AVIRIS)的研制成功标志着高光谱遥感仪进入第二代

8、，它是首次测量全部太阳辐射覆盖的波长范围(400-2500nm)的成像光谱仪．1987年后，AVlRIS每年为科学研究和实际应用提供大量的图像数据。截止到1998年，已经发表与AVIRIS数据有关的研究论文(摘要)有250多篇，在过去的10多年里己多次召开与AVIRIS数据有关的研讨班、学术交流会¨一。几乎与AVIRIS并存的加拿大研制的小型机载成像光谱仪(CASI)有很