葉面積指數(shù)反演方法的普適性研究

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1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得安徽大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：榔仍認(rèn)簽字日期：為l啦年易月I1日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解安徽大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，

2、允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)安徽大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名：；婀了弓又簽字El期：沁I峰年6月f

3、日導(dǎo)師簽名：簽字El期：李考、年月日安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要IIIllIMl《ll552葉面積指數(shù)(1eafareaindex，LAD是指單位地表面積上方植物葉單面面積的總和，是反映植物長(zhǎng)勢(shì)的一個(gè)重要生物學(xué)參數(shù)，為植物冠層表面物質(zhì)和能量交換過程的描述提供結(jié)構(gòu)化的定量

4、信息，在植被定量遙感反演、生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)、植被生產(chǎn)力以及植被、土壤和大氣之間相互作用的能量平衡等方面起著重要作用，是眾多生態(tài)、陸面過程模型的重要輸入?yún)?shù)，也是進(jìn)行作物長(zhǎng)勢(shì)判斷和產(chǎn)量估測(cè)的重要農(nóng)學(xué)指標(biāo)之一。傳統(tǒng)的LAI測(cè)定方法以地面直接測(cè)量法為主，遙感技術(shù)的發(fā)展為大面積、快速獲取區(qū)域LAI提供了有效途徑，成為監(jiān)測(cè)LAI變化的趨勢(shì)。針對(duì)當(dāng)前葉面積指數(shù)遙感反演存在的LAI反演產(chǎn)品時(shí)間序列不連續(xù)、反演精度較低和普適性較差等問題，本文的主要研究?jī)?nèi)容和實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：(1)提出基于航空和地面多平臺(tái)數(shù)據(jù)的冬小麥葉面積

5、指數(shù)普適性反演方法。解決了單一數(shù)據(jù)源反演精度較低的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，與小波變換法和主成分分析方法相比，支持向量機(jī)方法(supportvectormachines，SVM)對(duì)冬小麥的L，AI反演能力更強(qiáng)，精度更高，有效改善了高估、低估現(xiàn)象，因此更適合用于進(jìn)行冬小麥LAI反演研究。(2)提出支持向量機(jī)方法(supportvectormachines，SVM)對(duì)不同條件下冬小麥的LAI反演的普適性研究，提高了葉面積指數(shù)的遙感反演精度和對(duì)于不同品種類型、生育時(shí)期和肥水處理類型的普適性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，最d,-

6、乘支持向量機(jī)對(duì)不同株型品種、不同生育時(shí)期和不同肥水脅迫下的冬小麥LAI反演精度均高于傳統(tǒng)NDVI植被指數(shù)反演結(jié)果，證明該方法對(duì)冬小麥L趾反演具有普適性。(3)提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)方法(1eastsquaressupportvectormachines，LS．SVM)的MODIS(Moderate-resolutionImagingSpectroradiometer)LAI時(shí)間序列產(chǎn)品估算，解決了中分辨率Lm反演產(chǎn)品時(shí)間序列不連續(xù)問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明支持向量機(jī)和最小二乘支持向量機(jī)方法對(duì)西藏那曲縣

7、MODISLAI時(shí)間序列產(chǎn)品具有一定的反演能力，以MODISLAJ產(chǎn)品作為真值進(jìn)行初步檢驗(yàn)，28個(gè)地面實(shí)測(cè)樣本作為進(jìn)一步檢驗(yàn)，精度驗(yàn)證結(jié)果顯示最小二乘支持向量機(jī)方法反演能力更強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果為改善遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)質(zhì)量提供了理論依據(jù)。關(guān)鍵詞：遙感，葉面積指數(shù)，冬小麥，高光譜，MODIS，反演安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文葉面積指數(shù)反演方法的普適性研究AbstractLeafareaindex(LAI)isdefinedasthesingle—sideleafareaperunitgroundarea,whichis趾im

8、portantbiologicalparameterreflectingcropgrowing，providingstructuredquantitativeinformationfordescribingtheprocedureofmatterandenergyexchangeonplantcanopysurface，thusplayingakeyroleinquantitativeremotesensinginversionofvegetation，carboncycling，grossprima

9、ryproductionandenergyhomeostasisoftheinteractionbetweenvegetation,soilandatmosphere．LAIisasignificantinputparameterformanyecologicalandlandsurfacemodelandisalsooneofthemostimportantagronomyindicatorsforevaluatingcropgrowthstatusa