一种草地氮素含量的反演方法及系统
2025-02-26 12:46
No.1344289661874610176
技术概要
PDF全文
本技术公开了一种草地氮素含量的反演方法及系统,涉及草地植被定量遥感的技术领域。所述方法包括以下步骤:获取目标地区的草地实测高光谱数据与环境参数数据,并对所述草地实测高光谱数据进行预处理;根据预处理后的草地实测高光谱数据,提取植被中高光谱‑叶面积指数的映射关系特征;根据环境参数数据,提取叶面积指数‑氮素含量;以叶面积指数为连接,将提取的叶面积指数‑氮素含量与高光谱‑叶面积指数进行耦合,对草地氮素含量进行反演。通过本发明所提的方法,能够更好地捕捉植物生长过程中氮素的动态变化,且具备更高的稳定性和可移植性,以快速有效反演出草地氮素含量,从而对植物氮素进行稳定、准确的提取,提高氮素提取方法的泛化能力。
背景技术
草地作为全球重要的生态资源,其氮素含量是衡量草地健康和生产力的重要指标,影响植物生长、碳氮循环及草地生态系统的整体功能。精确监测草地氮素含量对生态环境管理、农业生产优化以及草地生态恢复至关重要。 PROSAIL是结合叶片反射模型PROSPECT和植被冠层的辐射传输模型SAIL,对植被反射过程提供系统描述的物理模型。PROSPECT模型通过叶肉结构参数和叶片生化特征参数模拟叶片层级的反射和透射高光谱,再结合植被冠层结构参数以及土壤背景参数等,在SAIL模型中模拟植被冠层反射高光谱数据。农业技术转移决策支持系统(DSSAT,DecisionSupport System for Agrotechnology Transfer)集结了40多种作物生长模型,按照作物生长周期,结合作物遗传特性、管理措施、气候、土壤等参数,对作物生长状况参量进行模拟,被广泛应用于产量预报、风险评估、气候变化研究等领域。 氮素反演的方法通过获取遥感影像和地面实测数据,计算多种光谱指数,并分析这些指数与氮素含量的相关性,筛选出与氮素高度相关的光谱指数作为模型输入。接着,使用回归方法构建氮素估算模型,经过参数优化和验证,确保模型的准确性。最后,利用最优模型对遥感数据进行空间和时间上的氮素反演,生成氮素分布图,为农业氮肥管理和决策提供支持。 然而,这种通过回归分析建立多光谱特征与植物氮素含量之间的经验关系虽然可以快速对植物氮素含量进行估测,但其时空可移植性较差。传统的植被辐射传输物理模型虽然具有时空可移植性较经验模型更高,但并不包含植物氮素作为模型参数,因此也无法通过对传统植被辐射物理模型的反演对植物氮素进行稳定、准确的提取,从而导致植物氮素提取的工作难度较大的问题。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
凌博华  张浩
技术所属: 广东工业大学
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