多尺度分割的作物長勢參數(shù)反演研究

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1、ＩＺ巧工程巧不義學碩±學位論文二產？化．二．毎Ｊ？．Ｃ二．Ｊ．．盡．．．轟烏分劃啟俺．觀杉禁．蠢Ｓ．原篇輒篇．．ｕ■〇ｄ．．Ｍ］［巧：名？．９！名．．奇車§島？皂！?。梗拐緧u田非．嶺．島Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ早ｆ？作者姓名程千指導教師王崇倡教授楊貴軍研究員學科專業(yè)攝影測量與遙感—二〇五年一月．立＂＿關于論文使用授權的說明本學位論文作者及指導教師完全了解汪寶玉程技丞么堂有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意狂寧工超巧米大學俱留并向國家有關部口或機構送交論文的

2、復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱，學?？桑保迣W位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可ｉｕ采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編本學位論文。保密的學位論文在解密后應遵守此協(xié)議學位論文作者簽名：餐ｆ導師簽名：女然誠０／１廠年月曰抑處年Ｉ月參曰＞（３（分類號Ｐ２３７學校代碼１０１４７ＵＤＣ５２８密級公開碩±學位論文多尺度分割的作物長勢參數(shù)反演研究Ｍｕ－ｌｔｉｓｃａｌｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＣｒｏｐＣｏｎｄｉｔｉｏｎＰａｒａｍｅｔｅｒｓＩｎｖｅｒｓｉｏｎＳｔｕｄｙ作者

3、姓名程千巧導巧師王崇侶教授楊巧軍硏究員＿＿＿＿＿申請學位工學碩±學科專業(yè)攝影測量與遙感研巧方向遙感巧巧信息識別與提取江寧工程技術大學致謝一隨著論文的完成，在工大的校園己走，我的求學生涯也暫時劃上了個句號。轉眼間一過了古個春夏秋冬，，人生中最美好的段時光留在了這個美麗的校園。站在畢業(yè)的口檻上，回首往昔，奮斗和辛勞成為絲絲的記憶，甜美與歡笑也都塵埃落定。值此畢業(yè)論文完成之際。，我謹此向所有關也、愛護、幫助我的人們表示最誠擎的感謝與最美好的祝愿首先，，我要感謝遼寧工程技術大學的所有老師，謝謝你們送么

4、多年對我的栽培使我。、懂得了很多專業(yè)知識和做人的道理在此非常感謝我的導師王崇倡教授，您敏銳的洞察力淵巧的知識、嚴謹?shù)闹螌W態(tài)度、精益求精的工作作風和對科學的獻身精神給我留下了刻骨、銘屯的印象，這些使我受益匯淺，并將成為我終身獻身科學和獻身事業(yè)的動力。同時也特一￣別感謝您給我規(guī)劃了條充滿挑戰(zhàn)的人生道路一來到國家農業(yè)信息化工程技術研巧中、，使我收獲頗豐，人生從此有了新的章程屯遙感技術部實習。我還要感謝本科畢業(yè)設計指導老師張繼超老師，在兩年多的研究生生涯中，很幸運又得到您的悉也指導，順利完成了小論文的發(fā)表，，您不僅授我Ｗ文，而且教我做人您

5、誨人不倦的高尚師德，嚴Ｗ律己、寬Ｌ：Ａ待人的崇高風范，樸實無華、平易近人的人格魅力對我影響深遠。感謝國家農業(yè)信息化工程技術研巧中也的所有老師，謝謝你們在學習和生活上對我的關懷與幫助。感謝楊貴軍研巧員對本論文的悉也指導，在完成論文的過程中給我很多寶貴一的建議與幫助。從選題到完成，幾易其稿，每步傾注了導師大量的也血，在此我向我的導師楊貴軍硏究員表示深切的謝意與祝福！您淵博的學識，對學術嚴謹?shù)膽B(tài)度與科研的創(chuàng)新精神讓我今后的學習和工作都受益匪巧。感謝李賀麗博古、廖欽洪博壬、李振海博±、金秀良博±、沈佳曉等對我的論文提供了很多寶貴的建議和思

6、路。感謝學校及信息中也的所有兄弟姐妹們，與你們相處的時光難Ｗ忘懷，在你們身上學一到很多東西，也令我深刻體會到與你們起成長的快樂。還要感謝父母在我求學生涯中給予我無微不至的關懷和照顧一，如既往地支持我、鼓勵我。借此也要感謝愛我的親人和朋友們Ｉ衷也感謝你們長久Ｗ來對我的愛護、包容和幫助。?。崳娮詈笞：炙形覑鄣暮蛺畚业娜耍∩眢w安康，萬事順利摘要１２６－７為實現(xiàn)區(qū)域尺度上對作物整體長勢的實時、無損監(jiān)測，本文１＾２０年月月在黑河流域開展的大型星－機－地遙感綜合試驗獲取的ＣＡＳＩ航空觀測數(shù)據(jù)及地面實測數(shù)據(jù)為主ｉｔｉ要數(shù)據(jù)源，Ｗｅ

7、Ｃｏｇｎｏｎ影像處理軟件為平臺，利用多尺度分割技術對高光譜遙感影像進行信息提取，進而對長勢參數(shù)ＬＡＩ、Ｃａｂ、Ｎ進行反演研巧，旨在探討和分析面向對象的多尺度分割對髙光譜遙感作物長勢參數(shù)反演的影響，Ｗ求從理論和方法上獲得有關高光譜一數(shù)據(jù)農業(yè)應用的點新成果和經驗。本文主要圍繞Ｗ下Ｈ點進行深入探討研究：，首先，基于面向對象的多尺度分割技術，結合目視解譯和逐步試錯法并在相對區(qū)域重疊度的評價指標下篩選出最優(yōu)分割尺度參數(shù)１，即各個波段的權重因子力，形狀因子權重為化４，緊密度為化５，分割尺度大小為７０。，ＡＳＩ其次在綜合考慮Ｃ影像特征和Ｗ往研巧

8、的基礎上，對作物長勢參數(shù)與植被指數(shù)進行統(tǒng)計描述及