李云梅[1]2001年在《水稻BRDF模型集成与应用研究》文中研究表明水稻是中国的主要粮食作物，其总产量占世界第一位，因此，对水稻的长势监测和产量预测历来都受到了人们的关注。而遥感技术提供了周期、迅速、大面积获取农业信息的手段，能够从宏观上实现对作物的全面监测，因此，在农作物长势监测和产量预测方面是大有作为的。但水稻卫星遥感估产有许多特殊困难，成为国际性难题。浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所，经过连续18年的研究，完成了浙江省水稻卫星遥感估产运行系统，但估产精度的稳定度仍不够理想，其主要原因是遥感信息机理研究还不够深入。本论文正是希望通过对水稻冠层二向反射特性的研究，增强人们对水稻冠层光谱反射特性的理解，以利于提高遥感估产的精度，促进遥感技术在农业中的应用。●植被二向反射研究进展 植被二向反射特性与观测角和入射角、植被冠层结构（如：冠层厚度、冠层叶角分布、叶的形态结构和空间分布）、植被冠层构成要素的光谱特性和植被下垫面特性之间有密切的联系。对植被二向反射特性的研究，正是希望通过对植被冠层反射率进行多角度的观测，掌握植被冠层反射率随观测角和入射角的变化规律。通过建立植被二向反射模型，模拟光在植被冠层内的传输过程，掌握植被冠层二向反射率、冠层厚度、冠层叶角分布、叶的形态结构和空间分布和植被下垫面特性之间的关系。并通过模型反演，获得丰富的冠层结构信息，从而可通过非破坏性手段，实现对作物的长势监测和产量估算。 科学家们对植被二向反射特性的研究始于70年代，并从8O年代中期逐渐 浙江大学博士学位论文 中义摘要成为遥感界的热I’刁研究领域之一。目前，植被二向反射模型的研究己经步入一个稳定期，研究工作己不局限于对理论的创新与推导，研究范围扩展到从地面实测到遥感数据的实际应用等诸多方面，其主要特点有： 门）理论工作大的突破的可能性减小，工作集中于对理论的修补、细化和完善上，由于简化的理论容易反演，所以格外引起重视。 （2）随着具有斜视角度观测能力的星载和机载传感器（如 POLDER、VEGETATION、MODIS、MISR、MERIS、ADEOS、AVNIR、ASAS等）的应用，植被二向反射模型己应用于星载和机载传感器，这将大大地推动二向反射模型的应用和发展。 门）植被二向反射地面实测工作开展得较少，缺乏大量的地面实测数据来对各种模型进行验证，这将不利于植被二向反射模型的发展。 目前所建立的植被二向反射模型可分为叁类：辐射传输模型、几何光学模型和计算机模拟模型。．试验设计 （1）田间试验 1999年和 2000年进行两次大田试验。1999年对一种氮素水平进行观测，2000年对五种氮素水平进行观测。 （2）观测数据 观测数据包括：冠层二向反射率的测量。D－＋片光谱的测量。冠层结构的测量、叶片生物化学成分的测量。．数据分析 门）用实测数据分析水稻冠层二向反射特性的一般规律，包括冠层二向反射特性随观测天顶角、观测方位角和冠层结构变化的变化规律；冠层二向反射特性随不同氮素水平而变化的变化规律。（2）由椭圆模型。PROSPECT模型、FCR模型和太阳高度角计算模型组成水 11 b 浙江大学博d：学位论义 中文摘要 稻BRDF模型，可实现冠层叶倾角分布模拟、叶片光谱特性模拟、冠层垂 直反射率模拟和冠层二向反射率模拟。 臼）利用POWELL法建立反演模型。可反演叶片生物化学含量（叶绿素、蛋 白质、纤维素含量）和冠层结构参数（叶面积指数、叶的形状参数）。．植被光谱模拟系统的集成 将椭圆模型、PROSPECT模型。FCR模型、反演模型及太阳高度角计算模型集成为植被光谱模拟系统，该系统既可以完成植被叶片光谱模拟，又可完成植被冠层结构及冠层光谱的模拟，模拟结果可用文本及图形方式显示。．论文的创新之处 门）本项研究填补了水稻冠层二向反射特性研究的空白，对用遥感手段进行水稻长势监测和产量预测是非常有意义的。 （2）不同氮素营养水平的水稻冠层进行研究，总结出水稻冠层二向反射率随不同氮素水平而变化的规律。 （3）将系统集成生成植被光谱模拟系统，在系统中，只需输入叶片的生物化学含量、椭圆模型参数及观测角度和观测时间，便可实现冠层叶倾角分布、叶片光谱、冠层垂直反射率和冠层二向反射率的模拟，反之，通过输入冠层二向反射率、椭圆模型参数及观测角度和观测时间，便可反演冠层结构参数和叶片生物化学含量。
申广荣[2]2002年在《农业园区管理信息系统的构建及水稻双向反射模型研究》文中研究指明农业的发展源于农业生产力水平的不断提高，科学技术是生产力发展的巨大驱动力。高新技术向现实农业生产力的转化需要通过基础和应用基础研究，中间试验研究和示范推广研究等叁个阶段，在实施过程中，需要一个起试验与示范作用的载体。随着我国农业生产方式逐步由传统型向现代集约型方向过渡，作为现代集约型农业示范窗口应运而生的现代农业高新技术园区就是适应这一需要而产生与发展的，也是提高我国农业综合生产能力，推进农业向商品化、专业化、现代化转变的重要途径。作为一种新生事物，现代农业园区已引起有关部门和许多学者的关注和研究。现有的研究主要集中于以下几个方面①农田园林化、布局区域化、作业机械化等硬件设备设施方面的规划和建设，②如何提高农艺水平方面进行的探讨和试验，③园区管理制度的完善及效益评价，④各种专业的科技管理信息系统的建设，比如柑橘生产管理信息系统，土壤施肥管理信息系统等。但能有效的，全面、完整地体现现代农业示范园区的价值和示范效应的管理信息系统的研究未见报道。 现代农业园区是我国发展现代农业建设的主要方式和手段之一，对园区科技成果和先进的技术、管理经验信息的有效管理和快速传播，是充分发挥园区科技示范和辐射带头作用的最佳途径之一，也是加速进行我国农业现代化建设所必需的。基于此，本研究集GIS，GPS，RS，计算机网络技术等高科技手段为一体构建了现代农业示范园区管理信息系统(MAYMIS)(以浙江省为例)。特别地，考虑现代农业园区建立的宗旨和功能的特殊性，其管理信息系统不仅要完成一般的管理信息系统所具有的对管理对象——现代农业示范园区现状信息的有效管理和加工，而且应是现代先进科学技术普及、推广、宣传、示范和展示科学研究成果的窗口，在具有超前性地显示先进技术之功能的同时，应对园区的建设和发展起到科学指导，正确引导和辅助决策的作用。所以，本论文在构建以浙江省为例的现代农业示范园区管理信息系统的基础上，着重进行了系统中基于水稻多组分双向反射模型的水稻K势监测方法及应川系统的研究。贝体研究内容概述如下： ＊）现代农业示范园区管理信息系统的系统分析与总体设计 根据现代农业园区本乌的特点和其建立的宗旨，进循软件工程的思想，在系统功能需求分析的基础上，基于组件技术，构建了现代农业示范园区管理信息系统。按其功能结构，系统主要由五个模块组成；土间数据管理于系幼，文本数据管理于系统，作物长势监测于系统，评价决策于系统，实川技术演示子系统。 ①主间数据库管理于系统是惜助于ESRI公司的组什式GIS，Mapobject控件，通过对与园区有关的各种空间数据和属性数据进行分类、编码，编辑、数字化输入等操作和管理，实现对空间数据的维护，根据不同需要的多种显示，从属性数据到主间数据、从主间数据到属性数据的双向查询以及统计分析利输出等功能。为进一步以ArcIMS 作为整个系统空间数据测览与发布的lebGIS开发厂具，实现网上空间数据测览、缩放、选择等基本操作奠定了基方出。 ②基丁We b技术和V B开发的现代农业示范园区文本管理于系统可迎过国际互联网，及时、准确、全面、方便地将各园区的发展模式形象生动地展示下Internet网上。同区与川户或同区管理者之间可互泅有无，快捷地获取信息，实现各园区详细资料的实时查询。多媒体实用技术的演示和讲解将把同区的先进经验和技术，形象生动地展现给川户。 ③评价洲策于系统以各种形式展示了与园区相关的特征指标及趋势分析图。系统还提供了可供选择的评价指标，川户可根据情况确定最后参加运算的评价冈于，汀基了层次分析法确定各评价囚子的权重，然后根据实测值， 基于指数和法给出园区最后的评价结果。另外，从理论上探讨了现代次业示 范闪区十地可持续利川的景观生态评价方法以及园区建设和发展中应进循 的原则。 ④作物K势监测于系统（以水稻为例）集成了水稻二向反射模则，基下遥感的水稻生Ktg拟和估产模型，以及本研究建立的水稻多组分双向反射模 且且 刑和基于神经网络技术的水稻双向反射BP前向和反演模型。模刑的实现基 于面向川户的思想，采用Windows风格设计各种类型的对话枢及图标，实 现高度交互性，用户根据提示即可完成相关操作。基于神经网络的水稻多组 分双向反射BP前向和反演模型还能以图形和文本方式显示其拟合、收敛过 程，方便用户根据悄况选抒和修改相关参数。 — ————————一用一扛搭多纽分双向反射特性的研究 水稻是浙江省以粮食生产为主的现代农业园区的主变作物类型，也是我 国的主要粮食作物之一。水稻的半歉直接关系到国比经济的发展和亿万人比 的生活。囚此，掌握水稻的生长发育过程，对国家有欠部门及时掌握备地区 的产量情况，科?
武青锋[3]2011年在《植被BRDF模型的研究及应用》文中认为近年来,伴随着光学遥感技术的迅速发展,使得利用光学遥感手段快速、大面积获取农业信息成为可能。但是实际应用中还存在着不少问题,以致于监测精度一直不够理想,其中一个重要的原因就是对植被光学遥感物理模型研究尚不够深入准确。因此本文希望通过对植被二向反射率模型(BRDF,Bidirectional Reflectance Distribution Function )的研究,增强人们对冠层BRDF与植被生化组分和植被冠层结构参数之间联系的认识,进而促进光学遥感在农业信息获取上的应用。本文首先介绍了植被BRDF物理模型的发展状况,以及近年来基于物理模型的一些反演方法的研究进展情况。根据本文研究对象小麦冠层结构的特点,选择了一种适合于小麦冠层的基于辐射传输方程的植被BRDF模型作为研究对象,该模型由快速冠层反射率(FCR,Fast Canopy Reflection)模型、叶片反射率模型(PROSPECT)、椭圆模型以及太阳高度角模型等四个子模型组成。通过实测冠层和叶片数据与模拟数据相比对,对FCR模型和PROSPECT模型的精度进行验证,并分析了误差可能产生的原因。本文所用的植被BRDF模型建立于一定的假设条件下,因此模型的模拟数据与观测数据之间多多少少会存在异常。这就导致利用BRDF模型反演植被冠层结构参数和生化组分参数时,如果不加选择的直接使用所有观测数据,势必会导致模型的反演不够精准。针对这种情况,本文构建了一种分阶段反演方法,两个阶段分别利用最小中值平方(LMS)和最小二乘(LS)作为代价函数,结果表明,针对相对物理模型存在异常的观测数据,分阶段反演方法可以对提高模型的反演精度。
李晓, 杜永明, 徐大琦, 柳钦火[4]2015年在《面向定量遥感研究的遥感模型集成平台设计与实现》文中研究说明介绍了遥感模型集成平台的设计思路,关键技术的实现方法。对定量遥感研究中使用的遥感模型进行集成,使用统一的框架将模型封装并发布,通过集成平台来实现多个模型的统一调用,借助集成平台内置的二次开发语言来实现模型变量的赋值,循环,判断等逻辑操作,将多个模型之间的输入输出自动关联,实现单一模型无法实现的复杂模拟,以辅助开展定量遥感研究工作。最后,在设计开发的集成平台上,开展了一组模拟实验以验证集成平台的正确性。
佚名[5]2010年在《摄影测量与遥感学》文中研究表明CH20100731仿真学中觅食原理在图像分割中应用的研究=Research of the Application in Image Segmentation ofthe Foraging Principle in Si mulation/郑肇葆(武汉大
亢庆[6]2006年在《土地退化评价中土壤因子的遥感信息提取研究》文中认为土地退化研究目前已成为国内外土壤学、农学、环境科学以及全球变化研究学界共同关注的热点。其中，遥感成为土地退化综合评价中获取基础评价因子数据不可或缺的技术。及时了解国内外土地退化研究的最新动向，并结合我国实际开展土地退化的遥感监测指标提取与评价技术的研究工作，具有重要的学术价值和现实意义。本研究在对土地退化、土壤遥感研究涉及的理论和方法研究进展进行总结和综述的基础上，基于遥感技术，以干旱区环境为试验基础，探索土地退化评价中与土壤相关的评价因子的信息提取方法，以期获取具有现实意义和应用价值的基础数据。 论文的主要成果与创新点包括： (1) 以新疆艾比湖为实验区进行了土壤遥感分类研究 为了便于方法的建立和验证，论文以具有典型干旱区特征的新疆艾比湖地区为实验区，在现场调查和土壤发生学分类辅助数据的支持下，分析了实验区土壤—景观的遥感信息特征，建立了便于遥感分类的实验区土壤分类系统和基于土壤-景观模型的土壤遥感分类方法，并分析和评价了试验效果。 实验中，实验区土壤遥感分类系统的建立主要基于土壤发生学分类系统的土壤亚类，但为了便于遥感分类，根据遥感信息特征为主的分类特征J-M距离分析结果，对可分类别进行了合并整理。将待分的17类土壤进行删除、合并，最终确定为9类，其中合并较多的主要是农田植被景观中的几类土壤。 遥感数据采用ASTER和SPOT图像，考虑其提供的遥感信息较丰富、空间分辨率较高，故分类方法采用高光谱遥感图像分类常用的方法—光谱角度制图，并以最大似然法监督分类作为对比。分类结果经混淆矩阵分析表明，由于光谱与空间分辨率不足等原因引起光谱混合效应的限制，光谱角度制图分类的总体精度(85.68％)比最大似然法(91.08％)稍差。但3种盐碱化土壤类型因光谱特征差异明显，其光谱角度制图分类精度稍好于最大似然法，误分和错分误差较小。 (2) 土壤遥感分类方法在新疆区域的试验应用 以具有相似景观环境特征、区域范围更大的新疆为研究区进行了土壤遥感分类方法的应用试验，探讨较大范围区域内该方法应用的效果。分类方法以艾比湖实验区建立的方法为参照，遥感数据采用了相应尺度的MODIS数据，辅助数据为1：100万土壤数据库。 考虑到土壤类型较多造成分类较复杂，试验采用了土壤发生学分类系统的土类为基本分类单元。根据分类特征J-M距离分析，对景观相似的黑毡土和黑钙土、草甸土和潮土、草毡土和冷钙土等进行了合并，待分类型最终确定为26类。
宋晓[7]2016年在《小麦冠层反射光谱的角度效应及植株氮素监测研究》文中认为氮素是作物生长发育过程中必需的营养元素,影响作物的产量和品质。作物氮素状况是评价作物长势的重要指标。传统的氮素诊断方法不仅费力费时,而且时效性差。为了提高氮肥利用率和氮素诊断的时效性,实时、快速、无损的遥感监测技术成为农业科研工作者研究的热点。高光谱遥感技术具有实时监测能力强、监测范围广、精度高等优点,能够显着增强对作物生理生化参数的探测手段和能力,提高监测作物生长和营养状况的精准性。本研究的目的是以不同类型小麦(春小麦和冬小麦)为研究对象,基于不同生态、气候、年份、品种、生育时期、施氮水平、种植密度等田间试验,综合运用生理生化测试、生长分析、高光谱遥感技术及数理统计分析等技术手段,分析不同栽培因子条件下氮素营养与小麦冠层高光谱特征间的关系,确立能够表征氮素营养状况的适宜的光谱指标和相应的监测模型,以期为小麦氮素营养状况的实时监测和精确诊断提供有效的技术支撑。主要研究结果如下:1小麦冠层光谱的方向性特征分析植被冠层的反射特性受多种因素的影响,例如,冠层的光谱学特性和几何形态;另外,在很大程度上还受入射光方向和反射方向的影响。这种反射通常采用二向性反射来表示。研究首先分析了随入射角和观测角的变化小麦冠层二向性反射的变化特征。结果表明,随着太阳天顶角的增加,不论主平面还是垂直平面二向反射率均增加;后向散射反射率高于前向散射反射率;冠层二向反射率随着观测天顶角的变化而变化,可见光波段的后向反射现象比近红外波段明显;“热点效应”一般出现在主平面后向散射方向上和太阳天顶角相同的观测天顶角附近。因此,为了减少观测方式带来结果的不确定性,应尽量选择在近红外波段和小的太阳天顶角下,选择适宜的观测角度和太阳天顶角,估算结构参数时尽量选择主平面进行遥感观测。基于这些光谱信息可以进一步研究如何利用冠层反射光谱监测小麦氮素营养状况。2栽培因子对冠层多角度反射光谱及其与叶片氮含量间相关性的影响作物的反射光谱曲线具有显着的特征,随着栽培因子、生育时期的不同表现出不同的光谱特征,可以反映作物的生长状况。作物冠层光谱分析是利用遥感技术无损监测作物生长状况的有效方法。本文基于不同小麦品种类型、施氮水平、种植密度等大田试验材料,利用冠层高光谱分析技术,提取典型特征波段,分析不同处理小麦冠层光谱特征,同时,运用相关分析研究不同栽培因子条件下冠层高光谱遥感特征与叶片氮含量的相关性。研究首先分析了不同施氮水平下小麦冠层光谱反射率的变化,随着生育时期的推进,高氮(N-H)处理和低氮(N-L)处理的冠层光谱在可见光波段反射率增大,而且N-L处理的冠层反射率大于N-H处理;在近红外波段,N-H处理冠层反射光谱随生育时期呈现出先增加后降低的趋势,N-L处理表现出降低的趋势;“热点效应”发生在主平面上可见光波段后向散射方向观测天顶角接近太阳天顶角处。另外,种植密度影响两种类型小麦冠层光谱特征存在差异,小麦冠层反射率随着种植密度的提高在可见光波段呈现降低的趋势;在近红外波段呈现增加的趋势。根据不同株型品种在主平面、垂直平面不同波段(波长)条件下对小麦冠层反射率的影响,发现主平面上可见光区域紧凑型小麦的反射率高于披散型小麦,但在近红外波段,两种品种类型小麦的反射率差别不大;在可见光区域,披散型小麦的冠层反射率在后向散射方向随观测天顶角的增加而显着增加,在前向散射方向随观测天顶角的增加而缓慢增加,后向反射率大于前向反射率;紧凑型小麦表现出后向散射方向随观测天顶角的增加显着增加,前向散射随观测天顶角的增加而降低。垂直平面上的反射率除表现出和主平面相似的现象外,在后向和前后还呈现一定的对称性,根据不同平面的光谱特征变化可以初步实现品种类型的遥感识别。不同观测角度下植被指数与叶片氮含量的相关分析表明,红光比值植被指数NDRE在所有观测角度与叶片氮含量相关性都较好,在-30°-+30°观测天顶角范围内,相关性R2达到0.804-0.875。因此,利用冠层高光谱特征监测小麦植株氮素营养,在一定的观测角度范围内可以快速有效地监测小麦生长状况,为小麦生产中氮素调控和精准管理提供方法支持。3基于垂直观测角度下水分不敏感光谱指数的小麦叶片氮含量监测氮素含量过高或过低都会引起作物群体、叶面积指数、叶绿素含量、盖度、蛋白质等的降低,进而影响作物的反射光谱。本文在综合分析小麦冠层光谱特征的基础上,从单一的垂直角度上研究了小麦叶片氮含量(LNC)和冠层高光谱及参数的定量关系。并在前人研究的基础上组合红边比值植被指数NDRE(790nm,720nm)和浮动水分指数FWBI(900,min930-980),构建了新植被指数NDRE/FWBI,并对其进行波段优化,其计算公式可以表示为[(R735-R720)*R900]/[Rmin(930-980)*(R735+R720)]。比较常用高光谱参数和新植被指数NDRE/FWBI与LNC的关系,建立回归方程,根据两者间的决定系数R2及均方根误差RMSE确立氮素营养状况的定量监测模型。研究结果表明,传统的植被指数中R705/(R717+R491)和mND705与小麦冠层叶片氮含量的相关性较好,回归方程的R2分别为0.832和0.818,均方根误差RMSE分别为0.401和0.417。新构建的植被指数NDRE/FWBI与叶片氮含量的相关性最好,方程拟合R2为0.843,均方根误差RMSE为0.382。另外,经不同年际独立数据的检验表明,以NDRE/FWBI参数为变量的模型叶片氮含量的预测精度最高,R2为0.861,预测的均方根误差(RMSE)为0.384,平均相对误差(RE)为15.6%。和普通的光谱参数相比,利用新构建植被指数NDRE/FWBI建立的叶片氮素监测模型能够有效地评价小麦氮素营养状况。4基于水分不敏感光谱指数的适宜观测角度范围及叶片氮含量广适性监测模型与单一角度遥感观测相比,多角度多时相的对地物目标观测,能够更为详细可靠的获取目标物的光谱信息。在研究垂直方向观测小麦冠层的基础上,通过获取不同气候和地理条件下中国和加拿大地区的大田试验光谱数据,分析了主平面13个不同观测角度下植被指数与小麦氮素营养状况间的定量关系。小麦冠层叶片氮含量的敏感光谱参数主要是红边指数,如mND705,RI-1DB和NDRE与叶片氮含量密切相关,方程拟合程度较好。为了进一步消弱外界和观测角度对色素监测的影响,提高典型植被指数估测叶片氮含量的稳定性和广适性,我们分析了新植被指数估算叶片氮含量的角度效应及估算精度间的差异。新建植被指数NDRE/FWBI表现出最佳性能,对叶片氮含量方程拟合效果得到明显改善。观测天顶角范围为0°到-20°,方程拟合决定系数R2达到0.838,均方根误差RMSE为0.36;其次是观测天顶角为0°到-30°,方程拟合R2为0.835,均方根误差RMSE为0.366。考虑到观测角度范围越广越适宜大田生产,我们选择观测天顶角为0°到-30°建立了不同栽培因子条件下统一模型预测叶片氮含量。经独立试验资料检验表明,以参数mND705、RI-1DB和NDRE/FWBI为变量的估算模型中,新构建植被指数NDRE/FWBI表现最好,预测精度R2为0.839,预测的平均相对误差(RE)为14.28%。所以,在一定的观测角度范围内,不同种植区域、年度、品种、种植密度、氮素水平、生育时期间可以使用统一的光谱模型估测小麦叶片氮素营养状况。5基于多角度高光谱遥感的小麦植株氮积累量估测植株氮素积累量(PN A)是植株氮浓度与干物质量的乘积,能够反映作物群体生长状况及氮素营养水平。本研究以连续两年不同试验条件下大田试验为依托,采集了小麦不同生育期的田间冠层多角度高光谱数据,分析植株氮积累量与多个光谱参数的定量关系及最佳观测角度。结果表明,选定的多个光谱参数与不同试验条件下的植株氮积累量的相关性最好的观测角均在0°--20°区域。通过13个观测角度下各个参数与氮积累量相关性均值比较,发现观测角度为-20°时,相关系数均值最高。其中参数DVI(810,560)、DIDA、VIopt、DDn和DD与植株氮积累量相关性较好,R分别为0.832、-0.877、0.858、-0.872和0.868。经不同年际独立试验数据的检验表明,以参数DIDA为变量建立的植株氮积累量模型预测精度最高,其次分别为DDn、VIopt、DD,DVI最小,其预测演精度R2分别为0.870、0.827、0.82、0.813、0.775。因此,利用-20°观测角DIDA建立的模型可以有效诊断不同试验条件下小麦植株氮积累量的动态变化,该方法为快捷和精确评估小麦植株氮积累量提供了新的研究思路。总之,本文综合分析了小麦冠层的光谱反射特性,分别从单一垂直角度和多角度研究了小麦冠层高光谱反射特征及多种光谱指数与叶片氮含量的关系,构建了叶片氮含量估算方程,确立了拟合度较好的光谱监测模型。独立试验数据检验表明,基于垂直观测角度下构建的高光谱指数WRNI,即[(R735-R720)*R900]/[Rmin(930-980)*(R735+R720)]可以实时评价小麦冠层叶片氮含量;而多角度遥感数据在作物结构参数提取方面比常规观测数据更具优势,新的参数WRNI不仅降低了对观测角度的依赖性,而且还增加了模型的稳定性,可以称为广角适应性氮指数。试验证明,不论是在中国还是加拿大,所有观测角度下新构建的植被指数WRNI与叶片氮含量的相关性都高于其他植被指数,不同试验条件下估测小麦冠层叶片氮含量的精度都是较高的。不过,模型的稳定性和实用性还需在其他作物中进一步验证。
佚名[8]2007年在《五、P23 摄影测量与遥感学》文中进行了进一步梳理CH20071523基于沿主光轴方向摄影立体像对的相对定向与核线排列=Relative Orientation and Epipolar Arrangement Based on Forward Moving Image Pairs Along the
程街亮, 纪文君, 周银, 史舟[9]2011年在《土壤二向反射特性及水分含量对其影响研究》文中研究指明土壤二向反射特性的研究是进行地表温度、地表反照率等方面反演必须解决的问题,同时也是全球地面覆盖遥感研究所要考虑的背景因素,对定量遥感及土壤遥感技术本身的发展有着重要意义。论文在对不同类型土壤进行室内二向反射率测定的基础上,分析了其在可见光及近红外波段随观测角度变化规律,得出以下结论:在不同的观测方位角,土壤二向反射率均随着观测天顶角的增加而增加,在垂直主平面方向是对称的;并且在后向散射方向达到最高,在前向散射方向达到最低。研究利用基于辐射传输理论的Hapke二向反射模型对不同类型土壤在不同水分含量条件下的二向反射率进行了模拟并取得了较好的结果。此外,基于实测的土壤二向反射率对Hapke模型的主要参数进行反演并研究土壤水分含量对其影响,结果表明随着土壤逐渐变干,其单次散射反照率在整个波段均呈增加的趋势,并且单次散射反照率不受测量时条件的影响。因此,论文可以为利用单次散射反照率来反演土壤水分含量提供研究基础。
参考文献：
[1]. 水稻BRDF模型集成与应用研究[D]. 李云梅. 浙江大学. 2001
[2]. 农业园区管理信息系统的构建及水稻双向反射模型研究[D]. 申广荣. 浙江大学. 2002
[3]. 植被BRDF模型的研究及应用[D]. 武青锋. 华中科技大学. 2011
[4]. 面向定量遥感研究的遥感模型集成平台设计与实现[J]. 李晓, 杜永明, 徐大琦, 柳钦火. 遥感技术与应用. 2015
[5]. 摄影测量与遥感学[J]. 佚名. 测绘文摘. 2010
[6]. 土地退化评价中土壤因子的遥感信息提取研究[D]. 亢庆. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2006
[7]. 小麦冠层反射光谱的角度效应及植株氮素监测研究[D]. 宋晓. 河南农业大学. 2016
[8]. 五、P23 摄影测量与遥感学[J]. 佚名. 测绘文摘. 2007
[9]. 土壤二向反射特性及水分含量对其影响研究[J]. 程街亮, 纪文君, 周银, 史舟. 土壤学报. 2011
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