一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法技术

本发明专利技术提供了一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法，包括如下步骤：确定待监测区域；下载待监测区域的卫星遥感影像；对下载的卫星遥感影像依次进行几何精校正、辐射校正、大气校正；对大气校正后的卫星遥感影像进行裁剪，得到监测区域影像；通过ENVI5.1软件计算监测区域选取像元的6个植被指数；将6个植被指数通过波段运算代入模型，计算出每个像元的枣树冠层总叶绿素含量；其中，Y为枣树冠层的总叶绿素含量，单位为mg/g。本发明专利技术提供的方法实现了区域尺度快速、准确、经济、环保的获取枣树冠层总叶绿素含量数据，避免了测定过程中化学尾液排放对环境的污染和对人体的伤害，大大简化了操作步骤，缩短了监测时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于卫星遥感监测
，具体涉及一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法。
技术介绍
叶绿素是植物中的主要色素，也是最重要的色素，高等植物叶绿素由两种，叶绿素a和叶绿素b，他们参与光能吸收、传递和转化，控制着叶片吸收太阳辐射的量，从而控制着光合作用的潜力及初级生产力。利用叶绿素含量还可以进行准确地间接估计植物营养状态。叶绿素的改变是环境胁迫和物候期的指示，在植物收到胁迫以及在衰老进程中，叶绿素含量会降低，叶绿素a和叶绿素b的壁纸也会因非生物因素的影响而发生变化。因此，测定总叶绿素、叶绿素a、叶绿素b含量能够洞察到有关植物与环境相互作用的有用信息。因此，在枣树种植培育过程中，其中的总叶绿素也是一种非常重要的生物化学参数，快速获取总叶绿素含量信息是监测枣树生长发育及品质保证的前提。传统技术测量植物叶片总叶绿素浓度需要高效液相色谱法，这既耗费时间。人力，又对植物造成损伤，而且也很昂贵，领外，从田间到实验室的运输和样本制备过程中很可能损失植物总叶绿素，从而导致植物色素含量发生变化，因此，传统技术所具有的破坏性性质及诸多不足，限制了监测植物总叶绿素时间动态的能力。而卫星遥感可以快速、经济、环保、无损的监测大面积(县域尺度及以上或1万亩及以上)枣树冠层的总叶绿素含量。但目前关于利用卫星遥感数据应用于枣树冠层总叶绿素含量的研究甚少，尤其是缺乏相应的枣树总叶绿素含量反演模型。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法，包括如下步骤：S1：确定待监测区域；S2：下载待监测区域的卫星遥感影像；S3：对下载的卫星遥感影像进行几何精校正；S4：对几何精校正后的卫星遥感影像进行辐射校正；S5：对辐射校正后的卫星遥感影像进行大气校正；S6：对大气校正后的卫星遥感影像进行裁剪，得到监测区域影像；S7：计算监测区域影像中每个像元的NR、NNIR、NG、NDVI、GNDVI、GDVI共6个植被指数；S8：将与每个像元对应的6个植被指数NR、NNIR、NG、NDVI、GNDVI、GDVI通过ENVI5.1软件的波段运算功能代入枣树冠层总叶绿素含量的模型，Y＝-4.795485NR+9.196773NNIR-4.403481NG-6.010363NDVI-2.169555GNDVI+64.81255GDVI+0.26422，计算出监测区域中对应像元的枣树冠层总叶绿素含量；其中，Y为枣树冠层的总叶绿素含量，单位为mg/g。优选地，S2中，所述卫星遥感影像来源于Landsat8卫星，所述Landsat8卫星空间分辨率为30米。更优选地，S7中，所述NR的计算公式为：NR＝R/(NIR+R+G)；所述NNIR的计算公式为：NNIR＝NIR/(NIR+R+G)；所述NG的计算公式为：NG＝G/(NIR+R+G)；所述NDVI的计算公式为：NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)；所述GNDVI的计算公式为：GNDVI＝(NIR-G)/(NIR+G)；所述GDVI的计算公式为：GDVI＝NIR-G；其中，G代表Landsat8卫星遥感影像大气校正后的TM3波段的反射率，其波段区间为0.525-0.600μm；R代表Landsat8卫星遥感影像大气校正后的TM4波段的反射率，其波段区间为0.630-0.680μm；NIR代表Landsat8卫星遥感影像大气校正后的TM5波段的反射率，其波段区间为0.845-0.885μm。优选地，S3-S5中，所述几何精校正、所述辐射校正、所述大气校正均在软件ENVI5.1中完成。更优选地，所述大气校正采用FLAASHAtmosphericCorrection方法。本专利技术提供的枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法，实现了待监测区域快速、准确、经济、环保的获取枣树冠层总叶绿素含量数据，相较于传统的室内化学分析测定方法来讲，该专利技术不需要配制任何化学试剂，避免了测定过程中化学尾液排放对环境的污染和对人体的伤害，同时也大大简化了操作步骤，缩短了监测时间，而相对于光谱测定方法来讲，该专利技术的优势是在大面积枣园总叶绿素含量监测时更快速、更省力、更经济。该专利技术能满足农业生产中区域尺度的枣园能在短时间内获取枣树冠层总叶绿素数据的需求，为枣树田间管理提供依据，适合推广应用于区域尺度(县域尺度及以上或1万亩及以上)的枣树冠层总叶绿素含量监测。附图说明图1为本专利技术实施例中提供的枣树冠层总叶绿素含量实测值与卫星遥感监测值散点图(n＝30)。具体实施方式为了使本领域技术人员更好地理解本专利技术的技术方案能予以实施，下面结合具体实施例对本专利技术作进一步说明，但所举实施例不作为对本专利技术的限定。一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法，具体包括以下步骤：查询Landsat8卫星在该待监测区域的过境时间，该Landsat8卫星的分辨率为30米，卫星过境时如果天气晴朗无云，下载Landsat8卫星在该待监测区域当日的遥感影像。本实施例的具体实施时间为2016年8月9日，待监测区域为新疆一师11团地域内的巴山公司的红枣基地，当日天空晴朗无云。本实施例共采集了60个枣树冠层的样品，其中30个样品用于构建枣树冠层总叶绿素含量的反演模型，另外30个用于检验模型的反演精度。下载该监测区域的卫星遥感影像后，对卫星遥感影像进行几何精校正，然后对几何精校正后的卫星遥感影像进行辐射校正，接着对辐射校正后的卫星遥感影像进行大气校正，最后对大气校正后的卫星遥感影像进行裁剪，裁剪出监测区域影像。上述几何精校正、辐射校正、大气校正依次进行，且在软件ENVI5.1中完成。在监测区域影像内，以相对于实际地面面积为30m*30m且边线的朝向为正南正北或正东正西方向的的正方形作为一个像元，随机选取多个像元作为对应多个待监测的取样单元，并以选取的取样单元的对角线交叉点为中心，记录该中心的地理坐标信息，以代表该取样单元的位置信息，在所述取样单元内采用5点法取样，相邻两个取样单元的中心点之间的距离不小于50米，本实例共采集60个取样单元的信息。在裁剪后的Landsat8卫星影像上利用ArcGis软件的Extraction功能提取每个取样单元的枣树冠层的TM3波段、TM4波段、TM5波段的反射率。然后通过TM3波段、TM4波段、TM5波段的反射率数据计算每个取样单元的枣树冠层的NG、NR、NNIR、RVI、GRVI、DVI、GDVI、NDVI、GNDVI、SAVI、GSAVI、OSAVI、GOSAVI、MSAVI2、GMSAVI2、RDVI、GRDVI共17个植被指数。同时，采集对应取样单元的叶片，具体为在与上述同一取样单元内采用5点法取样，然后混合成一个样，取样时需均匀的采集枣树冠层上、中、下部位的叶片，采集好的样品带回实验室后烘干研磨成粉状样品，进行化学分析测定其总叶绿素含量。具体的，上述各植被指数的具体计算公式为：NG＝G/(NIR+R+G)；NR＝R/(NIR+R+G)；NNIR＝NIR/(NIR+R+G)；RVI＝NIR/R；GRVI＝NIR/G；DVI＝NIR–R；GDVI＝NIR-G；NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)；GNDVI＝(NIR-G)/(NIR+G)；SAVI＝本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：确定待监测区域；S2：下载待监测区域的卫星遥感影像；S3：对下载的卫星遥感影像进行几何精校正；S4：对几何精校正后的卫星遥感影像进行辐射校正；S5：对辐射校正后的卫星遥感影像进行大气校正；S6：对大气校正后的卫星遥感影像进行裁剪，得到监测区域影像；S7：计算监测区域影像中每个像元的NR、NNIR、NG、NDVI、GNDVI、GDVI共6个植被指数；S8：将与每个像元对应的6个植被指数NR、NNIR、NG、NDVI、GNDVI、GDVI通过ENVI5.1软件的波段运算功能代入枣树冠层总叶绿素含量的模型，Y＝‑4.795485NR+9.196773NNIR‑4.403481NG‑6.010363NDVI‑2.169555GNDVI+64.81255GDVI+0.26422，计算出监测区域中对应像元的枣树冠层总叶绿素含量；其中，Y为枣树冠层的总叶绿素含量，单位为mg/g。

【技术特征摘要】
1.一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：确定待监测区域；S2：下载待监测区域的卫星遥感影像；S3：对下载的卫星遥感影像进行几何精校正；S4：对几何精校正后的卫星遥感影像进行辐射校正；S5：对辐射校正后的卫星遥感影像进行大气校正；S6：对大气校正后的卫星遥感影像进行裁剪，得到监测区域影像；S7：计算监测区域影像中每个像元的NR、NNIR、NG、NDVI、GNDVI、GDVI共6个植被指数；S8：将与每个像元对应的6个植被指数NR、NNIR、NG、NDVI、GNDVI、GDVI通过ENVI5.1软件的波段运算功能代入枣树冠层总叶绿素含量的模型，Y＝-4.795485NR+9.196773NNIR-4.403481NG-6.010363NDVI-2.169555GNDVI+64.81255GDVI+0.26422，计算出监测区域中对应像元的枣树冠层总叶绿素含量；其中，Y为枣树冠层的总叶绿素含量，单位为mg/g。2.根据权利要求1所述的枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法，其特征在于，S2中，所述卫星遥感影像来源于Landsat8卫星，所述Landsat8卫星空间分辨率为30米。3.根据权利要求2所述的枣树冠...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭杰，柳维扬，周煊，刘新路，曲浩亮，
申请(专利权)人：塔里木大学，
类型：发明
国别省市：新疆;65