植被的光合作用在整個生態系統的物質和能量的循環過程中起到了至關重要的作用,其中類胡蘿卜素是植被進行光合作用的主要色素之一。類胡蘿卜素在保護葉綠素以維持光合作用進行、延緩植被葉片衰老以及能及時響應外界刺激并作出反應等方面有著重要作用,對預測植被的健康狀況、營養狀況以及生長狀況意義重大,因此快速、準確、無誤的估算其含量對于預測植被的健康狀況有著十分重要的意義。本研究以LOPEX’93數據庫為基礎,系統分析了400-2500nm的高光譜反射信息,通過提取特征波段來構成歸一化差值植被指數(NDVI)、比值植被指數(RVI)、差值植被指數(DVI)、再歸一化植被指數(RDVI)以及原始光譜主成分與雙子葉植物葉片類胡蘿卜素含量之間的定量關系。通過對400-2500nm光譜波段進行任意兩兩組合來構造植被指數NDVI、RVI、DVI和RDVI,發現這四種植被指數在最優波段與類胡籮卜素含量的相關系數都大于0.880,達到了強相關水平。相關性分析結果為這些植被指數與類胡蘿卜素含量進行建模分析提供可靠的理論和數據支持。利用高光譜信息所構造的植被指數及原始光譜主成分與類胡蘿卜素含量進行回歸及神經網絡反演建模分...

【文章頁數】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 研究的目的與意義
    1.4 研究內容和技術路線
        1.4.1 研究內容
        1.4.2 技術路線
    1.5 論文結構安排
第二章 材料、方法和數據預處理
    2.1 數據來源
    2.2 研究方法
        2.2.1 植被指數的選擇
        2.2.2 模型算法的選擇
        2.2.3 反演模型精度驗證指標
    2.3 數據預處理
        2.3.1 雙子葉植物葉片高光譜信息
        2.3.2 各植被指數特征波段選擇與相關性分析
        2.3.3 基于原始光譜的主成分獲取
    2.4 本章小結
第三章 類胡蘿卜素含量回歸分析方法反演建模研究
    3.1 單植被指數的類胡蘿卜素含量反演建模研究
        3.1.1 線性反演建模研究
        3.1.2 非線性反演建模研究
        3.1.3 單植被指數反演建模研究結果分析
    3.2 多植被指數組合的類胡蘿卜素含量線性反演建模研究
    3.3 基于主成分分析的類胡蘿卜素含量反演建模研究
    3.4 回歸分析反演建模效果對比
    3.5 本章小結
第四章 類胡蘿卜素含量神經網絡方法反演建模研究
    4.1 基于BP神經網絡的類胡籮卜素含量反演建模研究
        4.1.1 BP神經網絡的基本原理
        4.1.2 BP神經網絡的反演建模結果分析
    4.2 基于RBF神經網絡的類胡蘿卜素含量反演建模研究
        4.2.1 RBF神經網絡的基本原理
        4.2.2 RBF神經網絡的反演結果分析
    4.3 基于遺傳神經網絡的類胡蘿卜素含量反演建模研究
        4.3.1 遺傳算法的基本原理
        4.3.2 遺傳神經網絡的反演結果分析
    4.4 三種神經網絡反演建模效果對比
    4.5 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 研究結論
    5.2 問題與展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發表的論文



本文編號：4001758