作物理化参数遥感定量反演(黄文江等 著)思维导图
冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法
冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法
赵娟;黄文江;张耀鸿;景元书
【摘要】针对当前作物叶面积指数遥感反演过程中,在不同生育时期采用相同的植被指数进行反演存在叶面积指数反演精度较低的问题.以冬小麦为研究对象,选取了对冬小麦覆盖度响应程度不同的六种宽带和四种窄带共10种植被指数,分析比较了在冬小麦整个生育期选用当前广泛使用的归一化植被指数(NDVI)反演冬小麦的LAI 和在冬小麦不同生长阶段选用不同的植被指数反演冬小麦LAI的结果差异.在冬小麦整个生育期内使用NDVI反演小麦LAI得到的LAI反演值和真实值之间的R2 =0.558 5,RMSE=0.320 9.改进的比值植被指数(mSR)适合于反演冬小麦生长前期(拔节期之前)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的相关系数r=0.728 7,均方根误差RMSE=0.297 1；比值植被指数(SR)适于反演冬小麦生长中期(拔节到抽穗前),得到的LAI反演值和真实值之间的R2 =0.654 6,RMSE=0.306 1；NDVI适于反演冬小麦生长后期(抽穗到成熟期)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的
R2=0.679 4,均方根误差RMSE=0.316 4.研究表明:在冬小麦的不同生育时期,根据地表作物覆盖度的变化和反射率的变化,选择不同的植被指数建立冬小麦LAI的反演模型获得的反演精度均高于在冬小麦整个生育期使用NDVI获得的反演结果.说明在冬小麦的不同生育时期选择不同的植被指数构建LAI的分段反演模型可以改善冬小麦LAI的反演精度.%Being orientated to the low prescion of crop leaf area index (LAI) inversion using the same spectral vegetation index during different crop growth stages,the present paper analyzed the precision of LAI inversion by employing NDVI(normalized difference vegetation index).Ten vegetation indices were chosen including six broad-band vegetation indices and four narrowband vegetation indices responding to
定量遥感-第四章植被定量遥感模型-3
R 8,7 R 9,7 R 10,7 R 8,8 0 0 0 R 8,9 R 9,9 R 10,9
R 3,9 0
其初始状态为
T P0 (1, 0 , 0 ,
) 16
§4.3.2 叶片反射率模型
1.随机模型
假定过程是平稳的,因此可用平稳马尔柯夫链描述之， 经几步之后的概率为:
Pn P Po
n
25
§4.3.2 叶片反射率模型
3.PROSPECT 模型
[1 t av ( , n)]
t av (90, n)t av ( , n) 2 [n 2 t av (90, n)] n 4 2 [n 2 t av (90, n)]2
2
§4.4 叶片反射率模型和生化参数反演
几何光学模型
像元反射率与 四分量的关系
冠 层 反 射 率 模 型
森林的郁闭度
郁闭度
生物物理参数
叶面积密度分布
叶面积指数 叶倾角LAD
辐射传输模型
通过微分方程 求解双向反射率
G函数 函数
存在两个问题：
1.生物化学参数如何与反射率关联 2.辐射传输模型需借助叶片光学性质模型
R6,5
Xpp Xsm R5,3 / 2 R7,5 R5,3 / 2 ( Xpp Xsm) ( Xpp Xsm)
15
七讲农业遥感ppt课件
年份
二、目前国内旱情遥感监测方法
农业干旱成因：农田土壤供水不能满足作物正常生长需求
旱情监测： 地面监测－－农田土壤水分监测 卫星遥感监测－－各种不同的表征指 数
1、作物供水指数法：CWSI＝NDVI/TS 其中：CWSI是作物供水指数 NDVI是归一化植被指数 TS是作物叶面温度
原理：一样植被密度情况下，叶面温度越高，作 物表现出来的缺水情况越大，因此，经过植被绿 度值与温度比值，可以大体上反映作物的缺水情 度，即作物旱情。
2021/6/27
(2)半阅历模型 半阅历模型偏重于研讨作物产量与作物生理过程 的关系，即描画作物光协作用、呼吸作用、蒸腾 作用等与作物干物质积累的关系。由于作物的可 见光与近红外光谱的变化(累积植被指数)与作物 冠层吸收光合有效辐射(FAPAR)才干有关，而它 们又与干物质消费有关，因此可用于遥感作物估 产。研讨阐明：在一定条件下,植物群体光协作用 产物与遥感植被指数之间可用线性或准线性关系 表示。
2021/6/27
2)作物长势分析及估产 植被指数〔VI：Vegetation Index〕：基于植被叶绿素在红色波段的剧烈吸收以及在近
红外波段的剧烈反射，经过红和近红外波段的比值或线性组合实现对植被信息形状的 表达。 比值植被指数RVI(Ratio VI) 归一化植被指数NDVI〔Normalized VI〕 差值植被指数DVI〔Difference VI) 正交植被指数PVI〔Perpendicular VI)
遥感与地理信息系统在精确农业PPT课件
数据整合
01
将遥感数据和地理信息系统数据整合到一个统一的平台，实现
数据共享和交互操作。
技术融合
02
将遥感技术和地理信息系统技术进行融合，实现数据采集、处
理、分析和可视化的一体化。
应用拓展
03
基于遥感和地理信息系统集成，拓展其在精确农业领域的应用
范围和深度。
集成系统在精确农业中的应用案例
作物长势监测
作物生长监测与预测
利用遥感技术监测作物生长状况，如叶面积指数、生物量等，为精准施肥、灌溉 等提供依据。
GIS技术可整合多源数据，进行作物生长模拟和产量预测，有助于制定科学的农 业管理措施。
病虫害监测与防治
遥感技术可监测作物病虫害的发生和扩散情况，为及时防治 提供预警。
GIS技术可实现病虫害发生区域的精准定位和防治措施的优化 配置。
精确农业的发展方向与挑战
发展方向
精确农业将向智能化、精细化、可持续化方 向发展，实现农业生产的高效、环保和可持 续发展。
挑战
随着城市化进程的加速和土地资源的日益紧 张，如何在有限的土地上实现高效、环保的 农业生产成为精确农业面临的重要挑战。同 时，如何提高农民的科技素质和接受新技术 的能力也是精确农业发展中需要解决的问题。
地理信息系统在精准施肥与灌溉中的应用
精准施肥
利用地理信息系统对农田进行分区管理，根据不同区域土壤养分状况和作物需求，制定 合理的Biblioteka Baidu肥方案。
基于高光谱的玉米大斑病害监测
基于高光谱的玉米大斑病害监测
王凡;王超;冯美臣;杨武德;张美俊;肖璐洁;宋晓彦
【摘要】玉米大斑病是为害玉米生产的主要病害之一,其传统的诊断方法存在工作量大、效率低、主观性强的缺点,探索利用高光谱技术对玉米大斑病害进行快速诊断具有重要的意义.在玉米大田中采集105个玉米大斑病叶片样本,通过测定叶片光谱和病斑面积,开展玉米大斑病病斑面积的定量检测研究.结果表明,不同等级玉米大斑病病斑面积的高光谱差异明显,且多数高光谱区域与病斑面积的相关系数可以达到0.7以上,表明高光谱能够响应玉米大斑病病害;利用偏最小二乘法构建的玉米大斑病诊断模型的表现较好
(R2c=0.726,RMSEc=2.162,RPDc=2.530;R2v=0.651,RMSEv=2.579,RPDv=2.1 98),能够实现玉米大斑病病斑面积较为准确的诊断.研究结果可为大田玉米大斑病病斑面积及病害等级的快速诊断提供有效的技术途径和理论探索.
【期刊名称】《山西农业科学》
【年(卷),期】2019(047)006
【总页数】4页(P1065-1068)
【关键词】玉米大斑病;病斑面积;高光谱;偏最小二乘法
【作者】王凡;王超;冯美臣;杨武德;张美俊;肖璐洁;宋晓彦
【作者单位】山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801
基于机器学习的水稻地上生物量遥感反演
学术研究China Science&Technology Overview
基于机器学习的水稻地上生物量遥感反演
李武岐2徐峰2杨丰栓诈董霞2周华2
(1.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079;2冲国人民解放军61243部队,新疆乌鲁木齐830006)
摘要:地上生物量是水稻重要的生理生化参数，其估测模型对长势监测、产量估计等具有重要的意义。高光谱遥感技术具有光谱分辨率高、蕴含信息丰富、高效无损的特点,能够大范围精准监测作物生长信息，在现代化农业中得到了广泛的应用。本文基于ASD FieldSpec4光谱辐射计获取的水稻的冠层光谱反射率数据，通过光谱转换获得其红边参数、植被指数等参数，利用K近邻回归(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等方法开展水稻生物量估测研究，实验结果表明淇中RF建模集精度最高:R?为0.98,RMSE为94.6g•m^CV 为11.7%,验证集精度:R?为0.89RMSE为194.1g•m^C V为23.5%,且三种机器学习建模的精度R?均高于0.86,达到较好的反演效果。
关键词:地上生物量；水稻；光谱反射率；红边参数；植被指数
中图分类号：S127文献标识码:A文章编号：1671-2064(2020)12-0228-02
0研究背景
水稻是我国的主要粮食作物之一，水稻的产量是人们关心的重点问题，而水稻地上生物量(AGB,Above ground Biomass)是水稻的长势监测、产量估计等的重要指标。传统的水稻生物量测算方法需要人工在田间采集水稻样本，直接采集物理样品进行实测，这种方法具有客观准确的特点；但是，该方法成本高，耗时费力，会造成部分水稻被破坏，无法满足精准农业实时快速、大面积的估测需求。近年来，遥感技术的飞速发展，多尺度、高光谱以及多观测角度的遥感数据能够更实时、准确、高效地反映农作物的长势信息，使用遥感技术的非破坏性或非侵入性方法可以有效避免传统方法的问题，从而更好地为生物量进行估测。本文以ASD FieldSpec4光谱辐射计获取的水稻的冠层反射率为数据源，提取红边参数、植被指数，基于K近邻、支持向量机和随机森林进行回归分析，构建多品种水稻生物量反演模型。
实验十遥感信息模型与遥感定量反演
实验十遥感信息模型与遥感定量反演
目的：了解遥感信息模型建立的思想；掌握遥感定量反演的方法
1自变量的选择依据
（1）对绿色植被敏感的波段组合而成的比值波段(植被指数)，可以增大信息量，减小波段间的相关性，能够很好地反映植被特征。目前已提出并已使用的植被指数有20余种，如NDVI、RVI、DVI（差值植被指数）、PVI（正交植被指数）、SAVI（土壤调节植被指数）及MSAVI（修正的土壤调节植被指数）等。
（2）ETM+传感器接收到的反射率值与植被波谱反射特性、植被分布密度、植物长势和土壤含水量等因素密切相关，因此各波段数据及波段间的简单运算也可作为生物量估算的遥感因子。
综上原则选择RVI、NDVI、NDVI2、NDVI3、SAVI、MSAVI、Band(1～5)、Band 7、Band (4/2)、Band (3/SUM)、Band (3/7)、Band （2/3）、Band (4*3/7)、Band (4+5-2）/(4+5+2)、Band (4-2）/(4+2)、Band (4-7）共20个自变量与生物量进行多元线性回归分析，筛选符合条件的自变量建立回归模型。
2 自变量筛选方法
在多元线性回归分析中，如果引入的自变量较少，回归方程将无法很好地解释说明因变量的变化。但并非引入的自变量越多越好，因为在遥感信息中，有些波段或比值波段间存在一定的近似线性（复共线性）关系。要避免多个自变量之间存在着共线性及某些自变量对因变量提供的信息量较少等不利影响，需选择合适的方法进行自变量筛选。常用的方法有：向前筛选法、向后筛选法和逐步筛选法。逐步筛选法是向前筛选法和向后筛选法的综合，本文采用此法。
高光谱反演水稻叶面积指数的主成分分析法
此时的相关性便不那么明显了。 第 １主成分相关， 因此， 在实际操作中只选取 ２＜Ｌ Ａ Ｉ ＜ ７的范围内进 行主成分分析。 通过以上分析， 可以将水稻叶面积指数的遥感 反演分为 ２部分， 将Ｌ Ａ Ｉ 值较小的数据， 即当 Ｒ Ｄ Ｖ Ｉ ＜ ５或 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ ＜ ０ ． ７时的数据采用植被指数法反演， 而Ｌ Ａ Ｉ 值较大时， 即Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ ＞ ０ ． ７时， 可尝试采用主成 分分析法， 以期获得更好的反演效果。
研究表明， 现有的植被指数在反演 Ｌ Ａ Ｉ 时都会
·４ ８ ·
国 土 资 源 遥 感
２ ０ ０ ７年
１ １ ］ 强烈受到叶绿素浓度的影响 ［ ， 特别是当 Ｌ Ａ Ｉ 值较
植被指数的变化便无法很好地反映 Ｌ Ａ Ｉ 的变化。本 次分析拟采用的植被指数如表 １所示。
大， 植被指数趋向饱和， 且叶绿素浓度变化较大时，
Ａ Ｉ 测光谱进行研究探讨， 以期为遥感测定农作物 Ｌ
０ 引言
叶面积指数（ Ｌ Ａ Ｉ ） 是一个十分重要的植被结构 参数， 是表达植被冠层结构的最基本参数之一。近年 来， 国内外学者对如何通过遥感图像获得 Ｌ Ａ Ｉ 进行了
１ ］ 大量研究［ ， 主要有两大研究方向：①利用光谱指数
寻找一种新的方法。
Ｖ Ｉ 随叶绿素浓度变化和 Ｌ Ａ Ｉ 的增大而急剧增 中Ｒ 加；Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 、 Ｍ Ｓ Ａ Ｖ Ｉ 则过早地趋向于饱和；Ｒ Ｄ Ｖ Ｉ 的表 Ａ Ｉ ＞ ２或认为 Ｒ Ｄ Ｖ Ｉ ＞ ５ （ Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ ＞ ０ ． ７ ） 现最好， 但当 Ｌ 时， 也很难区分叶绿素浓度和 Ｌ Ａ Ｉ 的影响。
定量遥感-第四章植被定量遥感模型-2
S ( z , ' )
g L ( z, L ) L ' L ( L , ' )d L 2 ( z , ' )
2
GL ( z, ) 2
0
2
2 0
g L ( z, L ) L dLdL
sin
注意绝对值 |cosυ| 在2π空间积分为4
12
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数
(2) G 函数 当叶片均匀（或球型）取向，gL(z, ΩL) = 1
1 G L (z, ) 2
Ω 为辐射传输方向，方向夹角的余弦：
L cos cos cos L sin sin L cos( L )
、L分别为传输方向和叶片法向的天顶角，、 L分别为两个方向的方位角。
10
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数
(2) G 函数 GL(z, Ω)的物理含义是：位置z处，所有叶片的法向在 传输方向 Ω 上的平均投影。
反 演 过 程
21
§4.3.2 植被辐射传输方程及解
2.植被辐射传输方程形式 在平面平行假设下，无内部辐射源的辐射传输 方程的基本形式为：
多源多角度遥感数据反演森林叶面积指数方法
植物学报 Chinese Bulletin of Botany 2010, 45 (5): 566–578, doi: 10.3969/j.issn.1674-3466.2010.05.006
——————————————————
收稿日期: 2009-08-05; 接受日期: 2009-12-14
基金项目: 国家自然科学基金(No.40901173)、863计划(No.2007AA10Z201, 2006AA10Z201)、北京市自然科学基金(No.4102021)和中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室开放基金(No.2009KFJJ020) * 通讯作者。E-mail: guijun.yang@
多源多角度遥感数据反演森林叶面积指数方法
杨贵军1*, 黄文江1, 王纪华1, 邢著荣1, 2
1
国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097; 2
山东科技大学摄影测量与遥感系, 青岛 266510
摘要 利用北京1号和Landsat 多源数据组合成4个角度多波段数据集, 在考虑森林三维垂直分布特点的基础上, 结合INFORM 几何光学与辐射传输混合模型, 通过聚类+神经元网络方式, 建立相应的多源多角度LAI 反演模型。最后利用实地LAI 测量数据和MODIS LAI 产品, 对不同角度组合和噪声水平下的LAI 反演结果进行验证。结果表明: 在保证数据质量的条件下, 通过增加角度可以提高森林的LAI 反演精度, 最终R 2=0.713, RMSE =0.957, 比单个角度的反演精度平均提高约20%。 关键词 聚类+神经元网络, 森林叶面积指数, 混合模型, 多源多角度
面向农田生态过程的定量遥感监测关键技术创新与应用
项目名称：面向农田生态过程的定量遥感监测关键技术创新与应用
推荐单位：北京大学
项目简介：农田生态过程是指以农作物生产为中心的农田生态系统物质循环和能量转换的复杂过程。本项目瞄准农田生态过程复杂性特征开展定量化、动态化和立体化遥感监测的关键问题，经过十余年持续研究，形成了多项创新成果：
（1）依据电磁波与复杂地物相互作用理论，通过植被和土壤二元组分混合光谱观测试验与模拟分析，阐明了农田植被-土壤二元体系在生态过程不同阶段的响应机理，发现农田混合像元不同组分光谱贡献仅与地物组分比例有关，奠定了农田生态过程定量遥感基础。引入了基于再碰撞概率的植被冠层辐射理论，据此构建了叶面积指数、光合有效辐射比例等农田植被结构参数的反演模型，有效提高了农田生态过程主要参数的反演精度。
（2）面向农田生态过程不同阶段，研究并揭示了作物叶面积指数、叶绿素、氮素等理化参数的冠层光谱吸收、反射及其变化特征，建立了基于神经网络、支持向量机等数据挖掘技术的主要农作物遥感动态监测模型，提出了融合农田遥感反演参数和作物生长模型模拟的一种数学优化方法，通过将遥感观测“面状信息”与地面采样“点状信息”有机融合，实现了农田生态过程动态高精度监测；
（3）提出了地表参数与大气参数一体化反演以及地表温度多角度反演新方法。针对传统遥感只能获取作物冠层上部光谱信息等问题，提出了作物冠层不同层次叶倾角、叶绿素、氮素等理化参数多角度遥感探测方法，明确了不同层次理化参数的多角度光谱响应特征及敏感角度和波段。建立了运用不同观测敏感角度结合的作物上层、中层和下层叶片叶绿素和氮素垂直分布多角度反演模型。通过多角度遥感反演
【免费下载】遥感学习书籍大全
【免费下载】遥感学习书籍大全
遥感学习书籍大全
《遥感》
作者:赵振远
《遥感遥感技术的发展及其应用研究》
作者:[日]卡农公司图象研究室
《遥感地质学》
作者:陈华慧
《遥感地质学》
作者:李永颐李斌山陆成
《遥感概论》
作者:马蔼乃
《遥感文选》
作者:国家遥感中心
《农业遥感》
作者:寇有观萧鉥
《遥感专辑（第三辑）矿产勘查中的遥感方法》
作者:地质矿产部情报研究所
《遥感与非遥感地质信息复合应用中的计算机处理》
作者:谭海樵余志伟
《微波遥感第二卷雷达遥感和面目标的散射、辐射、理论》作者:[美]F.T.乌拉比R.K.穆尔冯健超
《遥感研究文集》
作者:吉林省遥感学会论文选编
《大气微波遥感》
作者:张瑞生
《微波遥感理论》
作者:王宝发
《遥感精解》
作者:[日]遥感研究会
《宇航遥感物理基础》
作者:孙星和
《航天多光谱遥感》
作者:韩心志
《高等学校教材水文遥感》
作者:武汉水利电力大学魏文秋
《环境遥感技术简介》
作者:龚家龙阎守邕
《遥感手册第一分册》
作者:汤定元陈宁锵等
《资源遥感研究文集》
作者:中国地理学会环境遥感分会编辑
《国外遥感技术的发展》
作者:上海科学技术情报研究所
《国土资源遥感技术》
作者:马鸿良等
《遥感地震地质文集》
作者:国家地震局地质研究所编
《航空物探遥感论文集》
作者:熊盛青唐文周姚正煦
《巡天千里眼遥感入门》
作者:[加]D.D.哈珀
《英汉遥感地质学词汇》
作者:张世良张炯姚彦之
《环境遥感与地理制图》
作者:中国科学院成都地理研究所
《航空摄影测量及遥感》
作者:西南交通大学刘文熙许伦北方交通大学魏志芳吴景坤《遥感图像对地定位研究》
作者:李树楷
基于形态特征参数的稻穗几何建模及可视化研究
∑ C (t) = 2 Pi Bi,2 (t) =（1－t）2P0+2t（1－t）P1+t2P2 i=0
关键词：水稻；穗；几何建模；可视化
Architectural Parameter-Based Geometric Modeling and Visualization of Rice Panicle
WU Yan-lian1,2, TANG Liang1, LIU Xiao-jun1, ZHANG Wen-yu1, CAO Wei-xing1, ZHU Yan1
收稿日期：2008-04-22；接受日期：2008-07-18 基金项目：国家“863”计划项目（2007AA10Z225，2006AA10Z230）、南京农业大学青年科技创新基金项目（Y200524） 作者简介：伍艳莲（1970－），女，湖南邵阳人，博士研究生，研究方向为作物虚拟生长系统，计算机图形学。Tel：025-84396350；E-mail：wuyl@
1.1 稻穗的形态结构 稻穗是圆锥花序，由穗轴、一次枝梗、二次枝梗、
小穗梗和小穗组成[25]（图 1）。穗的中轴为主枝梗， 其上着生一次枝梗，一次枝梗上再分出二次枝梗，主 轴顶端各节、一次枝梗顶端各节与二次枝梗的节上着 生小穗梗，小穗梗的末端着生一个小穗。
根据稻穗的形态结构特征，稻穗的三维形态主要 由穗轴的空间形态、枝梗轴和小穗的形态所决定。因 此，可从稻穗的拓扑结构（一次枝梗数及其在穗轴上 的空间分布、二次枝梗数及其在一次枝梗上的空间分 布、小穗数及其分布等）、穗轴造型、次枝梗轴造型
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。