油菜冻害和霜冻危害高光谱遥感机理与方法研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
41171276
项目类别：
面上项目
资助金额：
65.0万
负责人：
黄敬峰
依托单位：
浙江大学
学科分类：
D0113.遥感科学
结题年份：
2015
批准年份：
2011
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至2015-12-31

项目参与者：
周启发；廖从健；李波；盛莉；张垚；张峰；魏晨；
关键词：
高光谱遥感冻害霜冻油菜

项目摘要

根据油菜冻害和霜冻发生环境条件及影响因素设计室内和小区模拟实验方案及野外调查试验，按照油菜冻害和霜冻发生的生理指标和表现症状测定健康和受害油菜的色素和水分含量、叶温、净光合速率、电导率、叶面积指数、生物量，利用电镜观察细胞超微结构变化,同步进行叶片及冠层波谱观测,分析这些参数对光谱的影响；采用多元统计分析、基于波长位置变量分析、波谱匹配、连续统去除法、导数波谱分析等方法,确定油菜受害的敏感波段，构建新型波谱指数和参数，建立油菜冻害和霜冻高光谱遥感指标体系；应用主成分分析技术、神经网络方法、支持向量机方法、小波分析方法，建立基于可见光、近红外、短波红外、热红外谱段的油菜冻害和霜冻高光谱遥感综合监测方法与模型；以HJ-1A HSI为数据源,建立油菜冻害和霜冻卫星高光谱遥感的方法与模型。有可能在油菜冻害与霜冻高光谱遥感机理方面取得重要进展，而且为大面积遥感监测提供方法与模型，具有重要的应用价值。

结项摘要

经过研究，在以下几个方面取得显著进展：①开展油菜叶片冻害实验室试验，获取健康和受害油菜的典型波谱数据，同步测定表征冻害响应的生理生化参数。结果表明油菜叶片受冻后，相对于正常叶片光谱，整个可见光、近红外和短波红外反射率减小，水分吸收波段向长波方向移动。主要原因为水分物相的变化，一方面引起水分吸收波段向长波移动，另一方面结冰破坏了叶片内部的细胞结构，导致折射系数减小，进而反射率降低。②利用试验获取的数据，采用多种光谱分析技术，获取冻害响应敏感波段，构建、优选波谱指数，采用支持向量机对油菜冻害过程进行识别，对于正常和过冷却状态，二阶导数的识别分类精度最高，总体精度98.3%，kappa系数0.97。对于正常和结冰1小时状态，四种输入变量（原始、一阶导数、二阶导数、伪吸收光谱），一阶导数的识别精度最高，总体精度为100%，kappa系数为1。对于解冻过程，在四种输入变量中，识别精度最高的是二阶导数光谱，总体识别精度高于90.8%，kappa系数高于0.82。③采用主成分分析技术、偏最小二乘回归、支持向量机方法，建立受害后解冻过程中油菜叶绿素含量、水分含量变化的监测模型，叶片含水量高光谱遥感估算模型中，表现最好的是以1481-1779 nm为自变量时的偏最小二乘方法，得到的交叉验证决定系数为0.85，交叉验证的RMSE为0.0043。在色素高光谱遥感估算中，植被指数方法要优于多元统计分析方法，其中类胡萝卜素使用RVI693/534估算时，精度最高(决定系数为0.67，RMSE=0.0017)。④根据田间油菜冠层光谱观测数据，开展油菜氮素含量估算方法和模型研究。⑤开展基于Hyperion数据的油菜种植区域提取研究。基于光谱特征拟合的油菜面积识别研究结果要好于其它识别方法，相对误差为19.97%。分别使用环境减灾卫星和中等分辨率光谱仪对油菜冻害监测进行研究。⑥开展了基于环境减灾卫星数据和中等分辨率成像光谱仪（MODIS）数据的油菜冻害监测方法研究，基于油菜红边位置变化特征的油菜面积提取方法，通过随机点验证方法对提取结果进行评估，漏分误差为13.7%，错分误差为15.7%，Kappa系数为0.803。⑦引入了植物色素高光谱遥感估算模型的元分析技术。共发表论文8篇，其中SCI收录7篇，EI收录论文1篇；授权发明专利2项；农业行业标准1项；毕业博士2名、硕士1名，在读博士2名。