基于多源遙感數(shù)據(jù)的冬小麥水分估算研究.pdf

1、植被作為遙感觀測(cè)和記錄的第一表層，它是遙感影像所能反映的一個(gè)最直接的信息，成為了近幾年來研究和探索的主要對(duì)象。植物體的葉片色素、氮含量、干物質(zhì)、作物水分含量和葉面積指數(shù)等都生化組分都可以通過遙感手段獲取，并且可作為作物是否受到脅迫的生物學(xué)指標(biāo)。作物水又稱作物含水，指的是作物體內(nèi)部含有的游離態(tài)或者化合態(tài)的水，作物冠層水分含量約占整個(gè)植物體的40％～80％。對(duì)于作物本身而言，水分是進(jìn)行光合作用的不可或缺的主要原料之一，對(duì)作物的生長具有重要的

2、意義。傳感器和衛(wèi)星技術(shù)在過去的十幾年里得到了不斷的發(fā)展進(jìn)步，并且隨著遙感機(jī)理的逐步深入，利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)農(nóng)情信息取得了長足的進(jìn)展。但是目前結(jié)合衛(wèi)星遙感技術(shù)和近地高光譜技術(shù)進(jìn)行作物水分的定量遙感研究，仍然相當(dāng)薄弱。遙感植被監(jiān)測(cè)成功應(yīng)用的關(guān)鍵是對(duì)葉片生化組分和植被冠層生物物理參數(shù)的定量估計(jì)。利用遙感的手段測(cè)定作物冠層含水量具有適時(shí)、快速、范圍大等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，成為近年來多光譜遙感和高光譜遙感重要的應(yīng)用領(lǐng)域。
　　本文首先利用小區(qū)田間的近地

3、光譜數(shù)據(jù)，并結(jié)合PROSAIL模型，對(duì)目前作物水分估算從植被光譜特征、典型植被水分指數(shù)飽和性及植被指數(shù)受土壤背景影響等方面存在的問題進(jìn)行探索研究，并針對(duì)目前二維光譜特征空間中對(duì)于作物水分分布的缺陷提出一種比值變換的新方法，最后基于多源遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域范圍內(nèi)的反演。主要研究內(nèi)容包括：⑴通過分析冬小麥冠層光譜的反射率特性，研究了冠層葉片含水量等參數(shù)與冠層光譜反射率的相關(guān)性;并分別從光譜特征波段、典型植被水分指數(shù)出發(fā)，在實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)的

4、基礎(chǔ)上，建立了冬小麥冠層光譜特征波段、光譜導(dǎo)數(shù)及光譜植被水分指數(shù)與冠層葉片含水量(FMC)和冠層葉片等效水厚度(EWT)之間的簡單統(tǒng)計(jì)模型;并利用Landsat TM的光譜響應(yīng)函數(shù)將其模擬到TM寬波段衛(wèi)星數(shù)據(jù)，選用最優(yōu)模型進(jìn)行區(qū)域上冬小麥冠層水分遙感估算的應(yīng)用與驗(yàn)證。⑵針對(duì)典型水分植被指數(shù)易在LAI達(dá)到3或者等效水厚度EWT在0.016的時(shí)候就出現(xiàn)飽和的缺陷，首先通過PROSAIL輻射傳輸模型模擬的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，嘗試通過融合可見光-近紅

5、外的植被指數(shù)來提高其飽和點(diǎn)和抗土壤背景的能力，結(jié)果表明，融合了可見光-近紅外波段的新植被水分指數(shù)對(duì)于監(jiān)測(cè)冬小麥冠層水分估算效果了顯著改善，估算模型也較為穩(wěn)定。特別是對(duì)于860nm與更長波長(1450，1950，2500nm)的短波紅外構(gòu)建的NDWI，改善效果更加明顯。⑶針對(duì)N1R-Red光譜特征空間中垂直干旱指數(shù)PDI對(duì)于解釋作物水分分布的局限性，以及垂直植被指數(shù)PVI在特征空間中表征植被覆蓋分布特征的優(yōu)勢(shì)，研究作物在可見光、近紅外的反