水稻镉污染高光谱遥感主成分分析独立分量分析小波分形分析硕士论文

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1、水稻镉污染胁迫高光谱分析模型研究【关键词】水稻镉污染；高光谱遥感；主成分分析；独立分量分析;小波分形分析；【英文关键词】riceunderCdcontamination;hyperspectralremotesensing;principalcomponentanalysis;independentcomponentanalysis;fractalanalysis;WaveletTransform;【中文摘要】农田重金属污染是当今世界面临的重大环境问题，受到各界广泛关注。重金属污染具有复杂隐蔽性、危害持久性，尤其可

2、能通过食物链的富集作用危及人类健康。因此，如何快速、准确地监测大范围内农田重金属污染相当迫切，具有重要的学术价值与实践意义。本研究以国家863项目为依托，使用多种方法研究大范围内重金属浓度微小变化量的遥感弱信息识别与提取，基于野外实测和Hyperion高光谱影像数据建立水稻镉污染胁迫水平评估模型,为实现大范围快速无损监测水稻镉污染提供理论基础与科学依据，具有较强的理论和现实意义。地面方法采用ASD公司的FieldSpec波谱仪获得水稻冠层光谱数据。鉴于镉对水稻各种生理特征参数的影响具有复杂隐蔽性,导致冠层光谱特征变

3、化微小，需要采用一些方法增强和提取隐含在光谱中的污染弱信息。在水稻冠层高光谱数据和各种实测生化参数的支持下，利用主成分分析、独立分量分析、小波变换和分形分析技术从高光谱遥感数据中提取镉污染弱信息,获取水稻镉污染敏感光谱因子，包括第一主成分F1、独立分量ICA1和小波分解细节信号的光谱分维D,db系列小波函数表现良好。利用3个敏感因子分别构建水稻镉污染胁迫一维诊断模型,获得较好的诊...【英文摘要】Farmlandofheavymetalpollutionhasdrawnwideattention,whichisth

4、eworstseriousenvironmentalproblemswearefacing.Theheavymetalpollutionhascharacteristicofcomplexconfidentiality,durableharm,especiallymayendangerourhumanhealthenrichthroughthefoodchain.Therefore,it'sveryurgenttomonitoralargeareaoffarmlandquicklyandaccurately,ita

5、lsohasimportantacademicvalueandpracticesignificance・Thisstudybasedon863project,studyonremotesensingweakinformation...摘要5-6Abstract6-7第1章绪论10-171.1研究背景10-13Ll.l农山重金属污染概况10-111.1.2我国水稻镉污染现状11-121.1.3重金属污染的传统监测方法121.1.4高光谱遥感技术探测植被重金属污染的可能性12・131.2国内外研究现状13-151.3研

6、究内容及意义151.4论文组织结构15・17第2章水稻镉污染胁迫遥感监测机理17・212.1健康水稻光谱特征17・182.2镉胁迫下水稻光谱特征变化182.3镉污染胁迫下水稻生化参数响应18-21第3章数据与方法21-313.1研究区域概况21-223.2数据采集22-243.2.1地面光谱数据釆集223.2.2其他相关数据采集22-233.2.3高光谱影像数据23-243.3研究方法24-313.3.1技术路线243.3.2主成分分析（PCA）24-263.3.3独立分量分析（ICA）26-283.3.4小波变换

7、与分形分析28-31第4章基于地面光谱的水稻镉污染胁迫水平评估模型31-444.1水稻镉污染胁迫敏感光谱波段选择314.2水稻镉污染胁迫一维光谱诊断31-414.2.1基于主成分的一维光谱诊断31-334.2.2基于独立分量的一维光谱诊断33-344.2.3基于光谱分维的一维光谱诊断34-414.3水稻镉污染胁迫二维光谱诊断41-424.4水稻镉污染胁迫三维光谱诊断42-44第5章基于Hyperion影像的水稻镉污染胁迫水平评估模型44-645.1Hyperion数据预处理44-585.1.1Hyperion数据预

8、处理流程44-455.1.2波段选择45-475.1.3坏线修复47-495.1.4条纹去除49-505.1.5Smile效应50-525.1.6大气校正52-555.1.7最小噪声分离变换（MNF）55-575.1.8Hyperion数据预处理结果57-585.2基于Hyperion光谱分维的水稻镉污染胁迫识别模型58-645.2.1小波函数的选择58-6