多源遥感数据时空融合及其在农田监测领域的应用研究

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多源遥感数据时空融合及其在农田监测领域的应用研究

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多源遥感数据时空融合及其在农田监测领域的应用研究

论文目录
摘要	第4-6页
ABSTRACT	第6-13页
第1章绪论	第13-26页
1.1 课题背景及研究意义	第13-14页
1.2 国内外研究进展	第14-23页
1.2.1 基于变换的模型	第17-18页
1.2.2 基于像元重构模型	第18-23页
1.3 研究内容	第23页
1.4 技术路线	第23-24页
1.5 本文组织与结构	第24-26页
第2章研究区概况及数据	第26-34页
2.1 研究区概况	第26页
2.2 数据获取及预处理	第26-32页
2.2.1 MODIS数据	第27-28页
2.2.2 GF数据	第28-30页
2.2.3 Landsat数据	第30-31页
2.2.4 HJ数据	第31-32页
2.3 本章小结	第32-34页
第3章多源遥感数据时空融合算法研究	第34-44页
3.1 时空融合原理和方法	第34-38页
3.1.1 时空自适应反射率融合模型	第34-36页
3.1.2 改进型时空自适应反射率融合模型	第36-38页
3.2 基于局部空间自相关指数的时空融合算法	第38-40页
3.2.1 基于局部Moran指数	第39-40页
3.2.2 基于局部Getis-Ord G指数	第40页
3.3 基于光谱归一化的时空融合算法	第40-43页
3.3.1 ESTARFM算法	第41-42页
3.3.2 STARFM改进算法	第42-43页
3.4 本章小结	第43-44页
第4章算法分析	第44-55页
4.1 数据准备	第44页
4.2 精度评价指标	第44-45页
4.3 多源遥感数据时空融合算法对比分析	第45-52页
4.3.1 空间结构分析	第45-49页
4.3.2 精度分析	第49-52页
4.4 算法参数设置分析	第52-54页
4.5 本章小结	第54-55页
第5章融合数据在精准农业领域应用研究	第55-63页
5.1 农作物分类	第55-58页
5.1.1 技术路线	第56页
5.1.2 实验与结果分析	第56-58页
5.2 农田积雪融化监测	第58-62页
5.2.1 技术路线	第60页
5.2.2 实验与结果分析	第60-62页
5.3 本章小结	第62-63页
第6章结论与展望	第63-66页
6.1 主要结论	第63-64页
6.2 创新点讨论	第64-65页
6.3 展望	第65-66页
参考文献	第66-71页
硕士期间参与项目	第71-72页
硕士期间发表文章	第72-73页
硕士期间参加学术交流	第73-74页
致谢	第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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