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    水稻鋅污染高光譜遙感監測模型研究

    2014-02-19 16:35:15 來源:  作者:
    聊聊

     Zn是一種和人類生活息息相關的重要金屬,然而生態環境中Zn的大量累積能夠危害生態系統安全。土壤中Zn濃度超過200 mg/kg時可能對植物生長造成危害,過量的Zn可以直接導致植物發生Zn污染中毒。在土壤重金屬污染的預防和治理中,重金屬污染物的監測和識別至關重要。然而,傳統以化學方法為主的監測方法,費用高、費時、費力且監測范圍有限;而基于高光譜遙感技術的監測方法,具有視野寬、快速、動態監測等特點,已日益成為資源開采和土壤污染領域科學研究的重要技術手段。 在生態系統中,作物受到污染脅迫后其作物反射光譜特征會發生變化。本研究從潛在光譜特征波段反射率及光譜響應指數兩個層面對不同濃度水稻Zn污染脅迫進行遙感監測。在光譜反射率層面,為了降低高光譜數據波段間的冗余度,利用獨立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)方法對可見光、近紅外光譜區多個波段光譜反射率進行數據降維和分量分解,找到反映Zn污染濃度變化的獨立分量,建立可見光–近紅外獨立分量特征空間。在光譜指數層面,系統分析了高光譜遙感指數與Zn污染脅迫下的水稻葉綠素含量、水分含量等重要生理生態參數變化特征的響應關系,通過實驗...

    【英文摘要】 Zn is an important metal closely related with human lives, however, a large number accumulation of Zn is harmful to the ecology system security. Zn soil concentrations exceeding 200 mg / kg may be harmful for plant to grow, excess Zn concentration can lead to plant poisoning occurred. in the prevention and treatment of heavy metal pollution ,monitoring and identification is critical. However, traditional monitoring methods is mainly chemical-based,which is high-cost, time-consuming, laborious and has limite...

    摘要 5-6

    Abstract 6

    1 緒論 10-16

        1.1 選題背景 10-11

        1.2 研究意義 11-12

        1.3 國內外研究現狀 12-16

            1.3.1 獨立分量分析研究現狀 12-14

            1.3.2 水稻重金屬污染研究現狀 14-16

    2 數據獲取與研究方法 16-22

        2.1 數據獲取 16-18

            2.1.1 實驗儀器 16-17

            2.1.2 光譜數據采集和處理 17-18

        2.2 研究方法 18-22

            2.2.1 水稻Zn 污染光譜敏感性分析 18-19

            2.2.2 水稻生理生態參數變化分析 19-20

            2.2.3 農作物污染脅迫診斷光譜參數提取與分離系統的建立 20-22

    3 農作物污染脅迫診斷光譜參數提取與分離系統 22-31

        3.1 高光譜圖像顯示 23-24

        3.2 診斷光譜參數 24-26

            3.2.1 植被指數 24-25

            3.2.2 光譜特征參數 25-26

        3.3 吸收特征參數 26-29

            3.3.1 葉綠素吸收特征參數 27-28

            3.3.2 水吸收特征參數 28-29

        3.4 光譜弱信息分離 29-31

    4 Zn 污染脅迫快速獨立分量分析監測模型 31-38

        4.1 獨立分量分析方法 31-32

            4.1.1 方法的定義 31

            4.1.2 方法原理 31-32

            4.1.3 方法原則 32

        4.2 快速ICA 算法 32-36

        4.3 基于FastICA 的水稻Zn 污染脅迫可見光–近紅外獨立分量模型 36-38

    5 基于FastICA 和高光譜指數的水稻Zn 污染監測模型 38-42

        5.1 水稻Zn 污染脅迫診斷光譜參數選擇 38-39

            5.1.1 Zn 脅迫下水稻葉綠素含量變化的診斷光譜指數 38-39

            5.1.2 Zn 脅迫下水稻水分含量變化的診斷光譜指數 39

        5.2 水稻Zn 污染脅迫的監測模型 39-42

            5.2.1 水稻Zn 污染脅迫多級三維診斷光譜特征空間 39-41

            5.2.2 水稻Zn 污染脅迫遙感指數-獨立分量三維監測模型 41-42

    6 總結與展望 42-43

    7 致謝 43-44

    8 參考文獻

     

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