地面農(nóng)業(yè)遙感平臺(tái)在能源作物生物量監(jiān)測(cè)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)集計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)于一體，對(duì)地觀測(cè)和有效地獲取地面信息。遙感技術(shù)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中，如作物營(yíng)養(yǎng)估計(jì)、雜草分布、土壤調(diào)查、水資源調(diào)查、植被調(diào)查與識(shí)別、農(nóng)作物估產(chǎn)、病蟲(chóng)害侵襲調(diào)查、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)等都是農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用范圍。
　　 生物質(zhì)能源是目前最可觀的可再生能源來(lái)源，由于能源作物Miscanthus產(chǎn)量高，耗水量低，營(yíng)養(yǎng)需求低，不侵蝕環(huán)境，已經(jīng)被用來(lái)作為生物能源來(lái)源。能

2、源作物與傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)作物有相似的特點(diǎn)，也有其獨(dú)特的產(chǎn)物及生長(zhǎng)特性。監(jiān)測(cè)能源作物生長(zhǎng)的農(nóng)業(yè)遙感系統(tǒng)既可以利用傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)遙感方法，又與傳統(tǒng)的方法有不同之處。
　　 農(nóng)業(yè)遙感平臺(tái)包括航天，航空和地面平臺(tái)，地面平臺(tái)有三角架、遙感塔、遙感車等，主要用于在近距離測(cè)量地物波譜和獲得地物細(xì)節(jié)影像；航空平臺(tái)包括各類飛機(jī)、飛艇、氣球等，其中小型飛機(jī)是最有用和最常用的航空遙感平臺(tái)；航天平臺(tái)如人造衛(wèi)星及探測(cè)火箭。在不同的遙感平臺(tái)上，可以獲得不同面積，不同

3、分辨率的遙感圖像數(shù)據(jù)，在遙感應(yīng)用中，這三類平臺(tái)可以互為補(bǔ)充。選擇遙感平臺(tái)時(shí)，需要考慮幾個(gè)重要的因素：空間分辨率、光譜分辨率、輻射分辨率、時(shí)間周轉(zhuǎn)率。
　　 為了研究本文能源作物的生物量產(chǎn)量監(jiān)測(cè)，搭建了地面農(nóng)業(yè)遙感平臺(tái)，研究了傳感器采集多光譜圖像的幾何及輻射校正方法，探討了遙感圖像拼接的算法，闡述了能源作物生物量產(chǎn)量模型，具體的工作包含以下幾個(gè)方面：
　　 分析目前農(nóng)業(yè)遙感平臺(tái)和方法對(duì)能源作物監(jiān)測(cè)的不利之處建立了遙感塔式地

4、面遙感平臺(tái)監(jiān)測(cè)能源作物長(zhǎng)勢(shì)，具有高空間分辨率，高光譜分辨率，低時(shí)間周轉(zhuǎn)的特性。首先模擬了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，然后介紹平臺(tái)各項(xiàng)參數(shù)，描述了標(biāo)定預(yù)設(shè)點(diǎn)方法。
　　 獲取的圖像由于設(shè)備條件、天氣、遙感平臺(tái)位置、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和地形起伏等原因存在幾何位置上的誤差，大氣對(duì)電磁波輻射的散射和吸收，太陽(yáng)高度與傳感器觀察角的變化等原因存在輻射能量上的誤差。本文研究的地面遙感平臺(tái)，不考慮大氣校正，與傳統(tǒng)遙感輻射校正方法不同，針對(duì)地面拍攝的遙感圖像，每天拍攝照片前

5、，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法動(dòng)態(tài)調(diào)整照相機(jī)增益值及曝光值，即使每天的光照條件不同，也盡量減小環(huán)境對(duì)多光譜圖片質(zhì)量的影響。采用針孔照相機(jī)模型分析相機(jī)內(nèi)部參數(shù)及外部參數(shù)與最后成像的關(guān)系，得到圖像真實(shí)的幾何位置，并去掉畸變，得到幾何校正后的多光譜圖像。
　　 遙感塔圖像拼接不同于傳統(tǒng)的遙感圖像拼接，不能采用普適的方法，匹配是用來(lái)確定待拼接圖像之間重疊區(qū)域以及重疊位置的關(guān)鍵技術(shù)，是對(duì)從不同時(shí)間和不同角度所獲取的圖像進(jìn)行最佳配準(zhǔn)的處理過(guò)程，直接關(guān)系

6、到圖像拼接算法的運(yùn)行速度和成功率。首先對(duì)目前存在的圖像拼接方法，進(jìn)行深入研究，然后確定本文遙感圖像采用基于特征和灰度信息的圖像拼接方法：首先對(duì)待匹配圖像特征提取，再利用提取到的特征完成兩幅圖像特征之間的匹配，通過(guò)特征的匹配關(guān)系建立圖像間的匹配映射。本文所采集的遙感塔圖像在地塊中有明顯的紋路信息，除了利用特征點(diǎn)，也采用線寬特征作為拼接算法的輸入。
　　 最后闡述了能源作物生物量監(jiān)測(cè)使用的植被指數(shù)，然后首次使用累加植被指數(shù)的方法，模