水稻叶绿素含量高光谱反演模型及尺度转换方法研究

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1、分类号密级中国地质大学（北京）硕士学位论文水稻叶绿素含量高光谱反演模型及尺度转换方法研究学号：2004120027研究生：杜志红专业：地图制图学与地理信息工程研究方向：遥感信息处理与应用指导教师：刘湘南教授2015年05月声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得中国地质大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示丫谢意。关于论文使用授权的说明本人完全了解

2、中国地质大学有关保留、使用学位论文的规定，glj:学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。•公幵口保密（—年）（保密的论文在解密后应遵守此规定）_导师签名：：期：分类号密级中国地质大学（北京）硕士学位论文水稻叶绿素含量高光谱反演模型及尺度转换方法研究学号：2004120027研究生：杜志红专业：地图制图学与地理信息工程研究方向：遥感信息处理与应用指导教师：刘湘南教授2015年05月ADissertationSubmittedtoChinaUniversityofGeoscienc

3、esforMasterDegreeStudyonthescalingandtheestablishionofthehyper-spectralinversionmodelofchllorophyllcontentinriceMasterCandidate:DuZhihongMajor:CartographyandGeographicInformationEngineeringStudyOrientation:RemoteSensingInformationProcessingandApplicationsDissertationSupervisor:Prof.Liu

4、XiangnanChinaUniversityofGeosciences(Beijing)摘要叶绿素是作物在进行光合作用时的一类重要的色素，直接控制着作物能量传递和物质循环过程，其含量的变化可以用来评价作物光合作用的能力、作物受重金属污染胁迫的程度、以及作物的营养水平等。因此，作物叶绿素含量的监测对于农业的生产具有重要意义。本研究以长春的4块水稻田作为采样区域，通过地面实测的ASD光谱数据和实测的水稻叶绿素含量数据，建立水稻叶绿素含量的高光谱反演模型。通过分析水稻光谱曲线的“峰-谷”形态特征，利用Hyperion影像，将已建立的模型进行升尺度，并在区域尺度进行应用。

5、本文主要工作及结论如下：（1）本文建立了基于BP神经网络算法的水稻叶绿素含量高光谱反演模型，其输入变量为根据前人的研究成果和试验分析得到的4个植被指数，隐含层个数为1，含有12个神经元节点，输出变量为叶绿素含量数据，模型结构为4-12-1。决定系数2R=0.882，均方根误差RMSE=2.958。（2）通过对已建立的水稻叶绿素含量高光谱反演模型的分析比较得到，基于BP神经网络算法建立的水稻叶绿素含量高光谱反演模型与其它的统计模型（基于原始光谱及其变体的各自的一阶导数和植被指数的单变量和多变量统计模型）相比，其决定系数较高，均方根误差值较低，能够更好地对水稻叶绿素含量

6、进行监测。（3）研究发现，水稻的光谱曲线存在明显的“峰-谷”形态特征，ASD实测光谱数据及Hyperion影像像元反射率数据，均可以表示为以波长λ为自变量，反射率数据为因变量的分段函数，且两条曲线之间形状相似，由数学知识我们可得，两条曲线可以通过曲线的伸缩平移来进行相互转换。（4）本研究根据以光谱“峰-谷”形态特征为依据的分段函数，建立ASD实测光谱反射率数据和Hyperion影像像元反射率数据之间的线性转换关系，通过模型的尺度转换，来进行水稻叶绿素含量的区域监测，达到利用Hyperion遥感影像进行快速、无损的水稻叶绿素含量遥感监测的目的。关键词：叶绿素含量，BP

7、神经网络，Hyperion影像，尺度转换，区域应用IAbstractChlorophyllisthemainpigmentofphotosynthesisincrops.Itdirectlycontrolsthecyclesofmatterandthetransmissionofenergy.Sothatthechangeofitscontentcanbeusedtoevaluatetheabilityofcropphotosynthesis,thestresslevelsofheavy-metalpollutionaswellastheevaluationof