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《基于改進(jìn)CASA模型的小區(qū)域冬小麥遙感估產(chǎn)研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、REMOTESENSINGRESEARCHOFSMALLREGIONALYIELDESTIMATIONFORWINTERWHEATBASEDONIMPROVEDCASAMODELADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofScienceByLiuZhenzhenSupervisor:Prof.ZhangXiwang/Prof.Q
2、inFenJune,2016摘要利用遙感技術(shù)進(jìn)行估產(chǎn)，已經(jīng)成為了目前農(nóng)作物估產(chǎn)的主流手段。它可以對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)進(jìn)行實(shí)時(shí)、全天候、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，還可以通過提取遙感參數(shù)進(jìn)行作物生長(zhǎng)發(fā)育過程模擬等。求取植被凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP是進(jìn)行估產(chǎn)的第一步，本文選用CASA模型進(jìn)行研究區(qū)冬小麥NPP估算，以實(shí)現(xiàn)研究區(qū)冬小麥單產(chǎn)估算。本文從區(qū)域尺度、參數(shù)的求取方法、最大光能利用率取值、實(shí)際光能利用率計(jì)算模型這四個(gè)方面來分析原始CASA模型的不足，對(duì)原始CASA模型中部分參數(shù)求取方法加以改進(jìn)，以得到適合本研究區(qū)的估算模型。即首先以空間分辨率為30
3、m的HJ-1A/B星遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來提取研究區(qū)冬小麥像元NDVI；其次，對(duì)CASA模型中NDVI最值、FPAR參數(shù)求取方法進(jìn)行改進(jìn)，計(jì)算得到冬小麥NPP；然后，選取冬小麥產(chǎn)量形成關(guān)鍵物候期3月至5月NPP累積值進(jìn)行冬小麥干物重的預(yù)測(cè)；最后，通過結(jié)合MODISNDVI數(shù)據(jù)和HJ-1A/B兩種遙感數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，建立冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)回歸模型，得到冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)HI,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)估產(chǎn)。本文主要研究?jī)?nèi)容及成果如下：1.在原始CASA模型基礎(chǔ)上修訂部分參數(shù)實(shí)現(xiàn)研究區(qū)冬小麥凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP估算。即本文通過提取冬小麥NDVI最大值
4、概率分布圖95%下側(cè)分位數(shù)和5%下側(cè)分位數(shù)來確定NDVImax和NDVImin，并結(jié)合前人改進(jìn)的FPAR算法，通過引入修正系數(shù)，采用參數(shù)率定法來確定本文中FPAR算法；通過自然鄰域法對(duì)研究區(qū)周圍輻射站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值得到太陽(yáng)總輻射量SOL；根據(jù)研究區(qū)溫度、降水等氣象數(shù)據(jù)計(jì)算實(shí)際光能利用率ε；最后將以上參數(shù)代入NPP估算模型得到研究區(qū)冬小麥凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP。結(jié)果表-2-2-2明，研究區(qū)3月、4月、5月平均NPP分別為78gC·m、297gC·m和320gC·m，這種差異是由小麥在不同時(shí)期生長(zhǎng)特點(diǎn)引起的。3月份，小
5、麥處于返青起身期，小麥葉片面積逐漸增大。進(jìn)入4月份，冬小麥進(jìn)入生長(zhǎng)旺盛期，葉片面積繼續(xù)增大，NPP也隨之增大。到5月份小麥逐漸進(jìn)入開花期、灌漿期、乳熟期等，此期間大部分地區(qū)NPP都-2在250gC·m以上。這與小麥不同時(shí)期生長(zhǎng)發(fā)育的生理狀態(tài)是一致的，小麥長(zhǎng)勢(shì)良好。此外本文選用產(chǎn)量形成關(guān)鍵期3月、4月、5月的NPP累積值來估算研究區(qū)冬小麥單位面積產(chǎn)量，3月、4月、5月NPP在冬小麥累積NPP中所占比例分別為11.23%、42.71%、46.06%，可見2014年研究區(qū)冬小麥在產(chǎn)量形成過程中生長(zhǎng)狀況良好。I2.通過MO
6、DISNDVI時(shí)間序列建立冬小麥生長(zhǎng)曲線，進(jìn)而提取冬小麥關(guān)鍵物候期。為了使得曲線更加真實(shí)反映小麥物候期，通過Savitzky-Golay（S-G）濾波方法對(duì)原始曲線進(jìn)行平滑，獲得平滑后小麥生長(zhǎng)曲線。通過分段擬合小麥生長(zhǎng)曲線，確定分段函數(shù)。依據(jù)關(guān)鍵物候期小麥生長(zhǎng)特點(diǎn)，求取曲線拐點(diǎn)、曲線極值點(diǎn)等特征點(diǎn)，作為關(guān)鍵物候期。研究結(jié)果表明，研究區(qū)冬小麥關(guān)鍵物候期（返青期、抽穗期、開花期、乳熟期）時(shí)間分別為2月28號(hào)、4月15號(hào)、4月28號(hào)、5月23號(hào)，為下一步冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)模型的建立奠定基礎(chǔ)。3.利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)以及旬HJ-1A/
7、BNDVI建立冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)模型來求取小麥?zhǔn)斋@指數(shù)空間分布。本文參考任建強(qiáng)等求取參數(shù)HINDVI_SUM方法，提取基于館陶縣2014年冬小麥時(shí)序NDVI生成的作物生殖生長(zhǎng)關(guān)鍵階段（開花期至乳熟期）與營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)關(guān)鍵階段（返青期至開花期）所對(duì)應(yīng)的NDVI累積比值參數(shù)HINDVI_SUM，建立館陶縣實(shí)測(cè)收獲指數(shù)HI與HINDVI_SUM的關(guān)系，得到了二者回歸方程，作為收獲指數(shù)模型，然后求取研究區(qū)HINDVI_SUM，根據(jù)上述回歸方程得到研究區(qū)冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)空間分布。結(jié)果表明，研究區(qū)HI整體空間分布差異不大，研究區(qū)HI預(yù)測(cè)結(jié)
8、果在0.3-0.56之間，均值為0.44。4.根據(jù)冬小麥產(chǎn)量形成機(jī)理，先將上述求得的冬小麥凈初級(jí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化為冬小麥干物重，再引入所反演出的冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)得到研究區(qū)冬小麥單產(chǎn)分布。結(jié)果表明，研究-2-2區(qū)平均單產(chǎn)達(dá)7127.4kg·hm，曲周、邱縣和館陶縣平均單產(chǎn)分別為6886.65kg·hm、-2-27094.83kg·hm、7519.92kg·hm。館陶縣
