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融合多元环境因子的水稻重金属污染水平遥感评估模型     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Study on Assessment Model about Rice under Heavy Metal Pollution Stress Level by Integrating Remote Sensing with Multiple Environmental Factors
【作者】 刘美玲;
【导师】 刘湘南;
【学位授予单位】 中国地质大学（北京）;
【学科专业名称】 地图制图学与地理信息工程
【学位年度】 2011
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国地质大学（北京）
【网络出版投稿时间】 2011-06-30
【关键词】 水稻; 重金属污染胁迫; 光谱弱信息增强; 动态模糊人工神经网络; Hyperion;
【英文关键词】 rice; heavy metal-induced stress; enhancement of subtle spectral characteristic information; dynamic fuzzy neural network model; Hyperion;
【中文摘要】 运用遥感技术进行农作物重金属污染识别与监测对于农业生产、粮食安全、人类生存环境具有重要的意义。然而“自然农田生态系统”中农作物重金属污染胁迫光谱特征信息微弱且不稳定,直接利用原始光谱信号评价农作物重金属污染状况其可信度不高。因而,如何增强农作物重金属污染胁迫光谱弱信息,如何建立农作物重金属污染胁迫水平遥感计算模型,是实现农作物重金属污染遥感快速、准确监测需解决的关键问题,是遥感技术应用向定量化、精细化方向发展需解决的科学问题。 本文选取长春、苏州的受重金属污染(Cu和Cd)的水稻农田样地作为实验区,采集水稻关键生长期的ASD光谱数据、生化数据、环境数据,并获取准同步的Hyperion数据。分析土壤重金属对水稻胁迫的影响机理,提取水稻污染胁迫敏感光谱参数,提出水稻污染胁迫光谱弱信息增强与分离方法,建立水稻污染胁迫遥感估算模型。本文的研究工作与主要结论如下: (1)利用多尺度小波变换实现了水稻重金属污染胁迫弱信息分离与增强,并提取了水稻重金属污染胁迫3类敏感特征光谱参数:①反映光谱“整体”变化的小波-分形维数;②反映光谱“突变”信息的小波系数;③反映光谱“奇异性”的光谱指数。 (2)运用多...
【英文摘要】 It is important for agricultural production, food security and human survival environment using remote sensing technology to identify and monitor crops heavy metal contamination. However, the pollution level in the‘real world’agro-ecosystems is relatively low, which means there are subtle and unstable characteristic in leaf reflectance spectra. And therefore it is incredible in assessing stress levels of crop under heavy metal pollution using leaf reflectance spectra directly. So, how to enhance subtle spec...
【更新日期】 2011-07-25

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