1、不同尺度遙感數(shù)據(jù)之間的轉換是遙感發(fā)展的一個重要問題，為了實現(xiàn)低分辨率遙感數(shù)據(jù)向高分辨率遙感數(shù)據(jù)信息之間的轉化，本文以2013-2014年北京市昌平區(qū)國家精準農(nóng)業(yè)示范基地的小麥種植區(qū)實測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，以DART模型為平臺進行小麥參數(shù)對冠層反射率的敏感性分析，進一步進行空間尺度轉換模型建立與分析。旨在探討和分析高空間分辨率數(shù)據(jù)信息難以獲得，通過低分辨率數(shù)據(jù)信息轉換得到高分數(shù)據(jù)信息，為農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)信息獲取提供一定的先驗知識。
　　本文主

2、要對小麥作物為研究對象，根據(jù)DART模型特點及原理，結合地面遙感數(shù)據(jù)，對小麥場景進行模擬，并將模型中小麥參數(shù)對冠層反射率的敏感性進行分析，確定敏感因子，以便用于下一步的冠層反射光譜的模擬；根據(jù)敏感性分析結果，本文選取2m、10m及30m尺度進行可見光波段及近紅外波段冠層反射率模型建立及空間尺度轉換模型建立及分析，實現(xiàn)由低分數(shù)據(jù)信息得到高分數(shù)據(jù)信息的轉換，并通過模型進行相關分析。
　　研究結果表明：本文基于DART模型與地面遙感數(shù)據(jù)

3、進行耦合，模擬植被結構，進行模型小麥參數(shù)對冠層光譜敏感性分析，LAI和LAD是相對較敏感的模型參數(shù)，LAI對反射率影響達到43.3％，在進行作物產(chǎn)量模擬或者空間尺度轉換分析時，應精確輸入這些參數(shù)，其它參數(shù)值可參考相關文獻資料輸入，以便減少模型的計算量，提高效率；構建尺度轉換模型，實現(xiàn)低分辨率數(shù)據(jù)向高分辨率數(shù)據(jù)尺度下推；解決高分辨率的遙感數(shù)值往往無法獲取，價格昂貴的問題，通過低分辨率遙感數(shù)據(jù)信息來推出得到高分辨率遙感數(shù)據(jù)信息，解決實際應用