基于GF-1与HJ-1数据的水稻重金属胁迫监测最优尺度研究

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土壤重金属污染是当前环境保护领域所面临的主要问题之一,而由此导致的农作物重金属污染也急需解决,因此准确、实时监测重金属污染是非常有必要的。遥感作为评估农作物重金属胁迫水平的一种有效工具,可以实现大范围监测,随着卫星技术的发展,各种尺度的遥感数据层出不穷,监测农作物重金属胁迫的最优尺度仍然是未知的。本研究围绕水稻重金属胁迫展开,针对最优尺度这一重要科学问题,借助比值分析、统计分析等方法,比较不同空间尺度下水稻重金属胁迫的水平,确定监测重金属胁迫的最优尺度。研究区为湖南省株洲市株洲县的水稻种植区,获取该区域的土壤及水稻重金属含量数据、水稻生长特定时期的叶面积指数(leaf area index,LAI)和气象数据等;同时获取相近时期的卫星遥感影像,即高分一号(GF-1)2m、8m、16m和环境一号(HJ-1)30m空间分辨率的遥感数据。通过遥感数据与作物生长模型(World Food Studies,WOFOST)相结合并进行数据的处理与分析,探讨遥感监测水稻重金属的最优尺度问题。论文的研究工作及主要结论如下:(1)重金属胁迫会引起水稻生理参数发生变化,选取监测水稻重金属胁迫的敏感指标至关重要。为了准确评估重金属胁迫水平,本研究建立了一个新的重金属胁迫监测指标,即水稻穗重与水稻根重的质量比(the mass ratio of rice storage organs and roots,SORMR);结果表明SORMR能有效的监测水稻重金属胁迫情况;(2)通过比较分析高分一号(GF-1)2m、8m、16m和环境一号(HJ-1)30m空间分辨率遥感数据的计算结果,结合根重(dry weight of roots,WRT)、穗重(dry weight of storage organs,WSO)和质量比SORMR三个指标来判断监测水稻重金属胁迫的适宜尺度和最优尺度;(3)实验研究发现:不同空间分辨率的遥感数据对重金属胁迫评估效果不同,高分一号(GF-1)的8m和16m影像更适合于监测水稻的重金属胁迫水平,即8m和16m均为监测水稻的重金属胁迫的适宜尺度,其中16m为监测水稻重金属胁迫的最优尺度。
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 选题背景与意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 遥感监测作物重金属胁迫研究进展第12-14页
        1.2.2 遥感尺度研究进展第14-16页
    1.3 研究内容第16-17页
    1.4 研究思路与技术路线第17-19页
第2章 研究区与数据处理第19-32页
    2.1 研究区概况第19-21页
    2.2 数据获取与预处理第21-32页
        2.2.1 野外实测数据第21页
        2.2.2 遥感数据与预处理第21-32页
第3章 水稻重金属胁迫遥感监测敏感指标选取第32-45页
    3.1 数据分析及处理流程第32-33页
    3.2 遥感影像的叶面积指数反演第33-35页
        3.2.1 植被指数的选择第33-34页
        3.2.2 反演叶面积指数第34-35页
    3.3 基于WOFOST模型提取WRT与WSO第35-41页
        3.3.1 WOFOST模型概述第36-38页
        3.3.2 同化算法第38-39页
        3.3.3 WRT和WSO的提取第39-41页
    3.4 水稻重金属胁迫的敏感指标选取第41-43页
    3.5 本章小结第43-45页
第4章 水稻重金属胁迫遥感监测最优尺度研究第45-56页
    4.1 数据分析及处理流程第45-46页
    4.2 基于数值统计分析的最优尺度识别第46-50页
        4.2.1 基于WRT的数值统计分析第46-47页
        4.2.2 基于WSO的数值统计分析第47-48页
        4.2.3 基于SORMR的数值统计分析第48-50页
    4.3 基于比值分析的最优尺度识别第50-54页
        4.3.1 基于WRT的比值分析第50-51页
        4.3.2 基于WSO的比值分析第51-53页
        4.3.3 基于SORMR的比值分析第53-54页
    4.4 水稻重金属胁迫的最优尺度分析第54-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 结论与展望第56-59页
    5.1 主要工作与结论第56-57页
    5.2 创新点第57页
    5.3 展望第57-59页
致谢第59-61页
参考文献第61-73页
附录第73-74页
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