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基于高光谱遥感的水稻氮素营养参数监测研究

摘要第1-14页
ABSTRACT第14-19页
第一章 文献综述第19-39页
 摘要第19页
 引言第19-20页
 1 作物氮素营养无损监测的技术机理第20-23页
   ·作物氮素特征光谱产生的机制第20页
   ·高光谱遥感的物理学机理第20-22页
   ·作物反射光谱对氮素营养的响应第22页
   ·作物光谱指数的生理作用第22-23页
 2 作物反射光谱特征提取技术第23-25页
   ·作物反射光谱的获取第23页
   ·高光谱遥感的信息提取技术第23-25页
     ·地物特征高光谱信息提取技术第23-24页
     ·高光谱遥感影像处理技术第24-25页
 3 作物氮素营养无损监测技术的研究进展第25-30页
   ·作物叶片氮素状况监测第25-27页
   ·作物冠层氮素状况监测第27-29页
   ·作物氮素状况的空间遥感监测第29-30页
 4 本研究的目的与意义第30-31页
 参考文献第31-39页
第二章 技术路线与研究方法第39-57页
 摘要第39页
 引言第39页
 1 研究思路与技术路线第39页
 2 材料与方法第39-55页
   ·研究区概况第39-40页
   ·试验设计第40-44页
   ·资料获取方法第44-47页
     ·遥感图像获取第44-45页
     ·高光谱数据测定第45-46页
     ·多光谱数据测量第46页
     ·农学参数测定第46-47页
   ·遥感影像处理第47-49页
     ·图像预处理第47-48页
     ·几何精校正第48页
     ·辐射校正第48-49页
   ·地物光谱数据分析第49-55页
     ·基于原始反射率的参数第49-51页
     ·导数技术及“三边”参数第51页
     ·植被指数第51-54页
     ·回归分析与建模第54-55页
 参考文献第55-57页
第三章 红边参数与水稻群体叶片氮素状况的关系研究第57-81页
 摘要第57页
 引言第57-59页
 1 材料与方法第59-62页
   ·试验设计第59页
   ·高光谱信息获取第59页
   ·农学参数测定第59页
   ·不同红边位置的算法描述第59-61页
   ·不同红边面积的算法描述第61-62页
 2 结果与分析第62-75页
   ·不同氮素水平对水稻红边区域反射率和一阶导数光谱的影响第62-63页
   ·不同品种对水稻红边区域反射率和一阶导数光谱的影响第63-65页
   ·不同红边位置与叶片氮含量的关系第65-67页
   ·双峰对称度与水稻叶层氮浓度的关系第67-69页
   ·归一化双峰对称度和双峰差值参数与水稻叶层氮浓度的关系第69-71页
   ·红边参数与水稻冠层叶片氮积累量的关系第71页
   ·基于红边位置的水稻叶层氮浓度监测模型的检验第71-72页
   ·基于红边面积形状参数的水稻叶层氮浓度监测模型的测试与检验第72-75页
 3 讨论与结论第75-76页
 参考文献第76-80页
 Abstract第80-81页
第四章 高光谱植被指数与水稻叶层氮素状况的定量关系第81-108页
 摘要第81页
 引言第81-82页
 1 材料与方法第82-85页
   ·试验设计第82页
   ·高光谱信息获取第82页
   ·农学参数测定第82页
   ·植被指数算法第82-85页
 2 结果分析第85-100页
   ·水稻冠层光谱对叶层氮浓度的敏感性分析第85-86页
   ·单波段反射率与水稻氮浓度的关系第86-88页
   ·已有植被指数与氮浓度的关系第88-91页
   ·两波段原始光谱比值、差值和归一化指数与叶层氮浓度的关系第91-94页
   ·三波段植被指数与氮浓度的关系第94-95页
   ·基于新型高光谱植被指数的水稻叶层氮浓度监测模型的评价第95-99页
   ·高光谱植被指数与水稻叶层氮积累量的关系第99-100页
 3 结论与讨论第100-102页
 参考文献第102-107页
 Abstract第107-108页
第五章 光谱分辨率对水稻冠层反射光谱及氮浓度估测的影响第108-128页
 摘要第108页
 引言第108-109页
 1 材料与方法第109-110页
   ·试验设计第109-110页
   ·高光谱和多光谱数据测量第110页
   ·农学参数测定第110页
   ·植被指数算法第110页
 2 结果分析第110-122页
   ·Cropscan多光谱数据与氮浓度和积累量的定量关系第110-112页
   ·Cropscan与ASD波段光谱反射率的比较第112-115页
   ·不同光谱分辨率对不同氮水平水稻冠层光谱反射率的影响第115-116页
   ·不同光谱分辨率对典型植被指数的影响第116-117页
   ·不同光谱分辨率对植被指数与水稻叶层氮浓度间关系的影响第117-118页
   ·不同光谱分辨率条件下反射光谱与水稻叶层氮浓度的定量关系第118-122页
   ·基于宽窄波段光谱参数监测水稻氮素状况的效果第122页
 3 小结与讨论第122-124页
 参考文献第124-127页
 Abstract第127-128页
第六章 基于高光谱植被指数的水稻叶层叶绿素状况估测第128-146页
 摘要第128页
 引言第128-129页
 1 材料与方法第129-130页
   ·试验设计第129页
   ·高光谱数据测量第129页
   ·农学参数测定第129-130页
   ·植被指数算法第130页
 2 结果与分析第130-139页
   ·两波段光谱指数与水稻叶层叶绿素浓度的关系第130-132页
   ·两波段导数光谱指数与水稻叶层叶绿素浓度的关系第132-133页
   ·三波段光谱指数与水稻叶层叶绿素浓度的关系第133-135页
   ·两波段光谱指数与水稻叶层叶绿素密度的关系第135-136页
   ·两波段导数光谱组合指数与叶层叶绿素密度的关系第136-138页
   ·水稻叶层叶绿素状况估测模型的测试与检验第138-139页
 3 讨论与结论第139-141页
 Reference第141-145页
 Abstract第145-146页
第七章 光谱植被指数与水稻光合器官特征的关系研究第146-159页
 摘要第146页
 引言第146-147页
 1 材料与方法第147-148页
   ·试验设计第147页
   ·高光谱数据测量第147页
   ·LAI和光合速率测定第147页
   ·植被指数算法第147-148页
 2 结果与分析第148-153页
   ·水稻叶面积指数与两波段原始光谱指数的关系第148页
   ·水稻叶面积指数与两波段导数指数的关系第148-150页
   ·叶面积指数监测模型的测试与检验第150-152页
   ·水稻叶片光合特性与冠层反射光谱的关系第152-153页
 3 讨论与结论第153-155页
 参考文献第155-158页
 Abstract第158-159页
第八章 基于地空遥感信息耦合的水稻叶层氮素状况估测第159-178页
 摘要第159页
 引言第159-160页
 1 材料与方法第160-162页
   ·试验设计第160页
   ·地面高光谱数据测量第160页
     ·水稻冠层高光谱测量第160页
     ·研究区亮/暗目标高光谱测量第160页
   ·高空卫星遥感资料获取与处理第160-162页
     ·遥感影像获取第160页
     ·遥感影像处理第160-162页
   ·农学参数测定第162页
 2 结果与分析第162-174页
   ·大气校正前后Hyperion、TM与地面高光谱反射率间的比较第162-164页
   ·基于ASD光谱重采样Hyperion、TM及Alos光谱与叶层氮浓度的关系第164-165页
   ·Hyperion、TM及Alos图像光谱与叶层氮浓度的关系第165-167页
   ·基于地空遥感信息的水稻叶层氮积累量估测第167-169页
   ·试验研究区水稻叶层氮状况填图第169-174页
 3 讨论与结论第174-175页
 参考文献第175-177页
 Abstract第177-178页
第九章 讨论与结论第178-189页
 摘要第178页
 引言第178页
 1 讨论第178-183页
   ·作物氮素营养高光谱提取技术第178-179页
   ·作物氮素营养光谱监测波段选择及精度第179-180页
   ·不同氮素营养光谱参数的差异第180-181页
   ·不同尺度的作物氮素营养遥感监测第181-183页
 2 本研究的特色与今后的研究设想第183-184页
   ·本研究的特色与创新第183页
   ·今后的研究设想第183-184页
 3 结论第184-185页
 参考文献第185-189页
攻读博士学位期间发表的学术论文第189-190页
攻读博士学位期间参加的科研项目第190-191页
致谢第191页

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