基于遥感与模型耦合的区域小麦生长监测预测研究

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1、分类号苗ＩＳ＿＿＿＿？学号２０１２画ｇ？—＇為音墓違义邊学术型硕壬学位论文’若：心．Ｉ‘．一一一．？＇＾基于遥感与模型輔合的区域小麦生长监测预测硏究：＇：式．张冷＼：ｖ二誤＇＇：－亞山一－：巧ｒ一二＇、指导教师田永超教授＇Ｉ．农学片：的；学科ｎ类．■－．三？？，Ｖ－；、吁：．，＇’＇＞＾＇—’？一‘；；声．．专业名称作物栽培学与耕作学＞而．‘Ｖ；研究方向作物生长监测．．—－＂■—．．．＇．

2、．‘—＇：答辩日期二〇五年六月．．１．＇－．．．．Ｉ？．．——．■■■．？－－－．．，－．；．．．、ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＡＮＤＰＲＥＤＩＣＴＩＮＧＧＲＯＷＴＨＳＴＡＴＵＳＢＹＩＮＴＥＧＲＡＴＩＮＧＲＥＭＯＴＥＳＥＮＳＩＮＧＡＮＤＷＨＥＡＴＭＯＤＥＬＢｙＺｈａｎｇＬｉｎｇＡＤｉｓｓｅｒｔａ杜ｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＮａｎｉｎＡ＾ｒｉｃｕｌｔｉｉｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｊｇｇｙＩｎＰａｒｔｉ

3、ａｌｆｉｌｌ細ｍｅｎｔｏｆ化ｅＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓＦｏｒＴｈｅＭａｓ化ｒＤｅｇｒｅｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅＳｕｅｒｖｉｓｅｄｂｐｙＰｒｏｆｅｓｓｏｒＴｉａｎＹｏｎｇｃｈａｏＣｏｌｌｅｅｏｆＡｇｒｏｎｏｍｇｙＮａｎｉｎＡｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｊｇｇｙＮａｎｉｎ２１００９５Ｐ．Ｒ．ＣｈｍａｊｇＪｕｎｅ２０１２，原创性声明本人郑重声明，，：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研巧工作所取得的成果。炼文中已经注明引用的內容

4、外，本论文不包含任何其他个人或窠体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研巧做出虽要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本人完全患识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者（需亲笔）签名：＜５１＾丈４ｃ年《月１日：＞／Ｓ／学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同患学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复巧件和电子版，允许论文彼査阅和借阅。本人授权南京农业大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用巧印、缩印或扫推等

5、复制手段保存和汇编学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位絶文属于不保密口。＂＂（请在上方框内打Ｖ）学位论文作者（ｌｌ（需亲笔）签名：年月日导师（需亲笔）签名：喊老年月ｆ曰Ｉ目录目录ｍ３ＳＩＡＢＳＴＲＡＣＴＨＩ第一？巧论１１研巧概化１？１．１作物生长模型研巧进展１）１３．２箱射传输模型研究进展１．３遥感与生长模型親合研究进展４１．４模拟分区研巧进展８２研巧的目的与意义９参考文献１１第二章技术路钱与

6、研巧：＾？１５＆１５１研巧思路与技术路线１５１．１研巧思路１５、＇１．２核巳技术路线１５２材料与方法１７２．１试验与研究区１７２．２数据获取１８＇２．３模型２０２．４待优化参数选择２２３系统的集成与构建２３３．１利用ＩＤＬ组件实现ＰＲＯＳＡＩＬ模型模块２３３．２利用ＧＩＳ组件开发系统的区域功能模块２３３．３利用ＶｉｓｕａｌＣ＃为平台调用遥感信息处理模块和模型组件巧参考文献２５基于遥感与模型紙含的区域小麦生长监测预测研巧

7、巧Ｓ章基于棋巧分区的巧應与模型巧合献研巧２７２８１材料与方法１．１试验设计２８１．２数据获取与利用２８１．３数据分析方法２９１．４模型３０１．５优化算法３０１．６代价函数的构建３１１．７基于模拟分区的遥感与模型親合流程３１２结果与分析３１２．１３１２．２研究区止法养分与小麦冠层ＲＶＩ的空间异质性分析３４２．３基于聚类分析的小麦生长模拟分区３７２．４基于聚类分区的区域尺度实例分析巧３讨论与小结４０参考文献４２第四章基于査

8、找表法的巧巧与模型满合巧术研巧４５１材料与方法４６１．１试验与研巧区６４１．２数据获取４６１．３数据分析与利用４７１．４遥感数据融合４７１．５模型４８１．６查找表构建及同化过程４８２结果与分析４９２．１遥感数据融合分析４９２．２最佳稱合植被指数分析５０目录２．３最