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遥感技术在水稻估产与鄱阳湖水质监测中的应用研究

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遥感技术在水稻估产与鄱阳湖水质监测中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一篇 基于 MODIS 遥感资料的水稻估产研究第13-86页
  第一章 绪论第14-22页
    · 研究背景及其研究意义第14-15页
    · 国内外研究现状第15-17页
      · 国外研究进展第15-16页
      · 国内研究进展第16-17页
    · 研究目标、研究内容及技术路线第17-20页
      · 研究目标第17-18页
      · 研究的主要内容第18页
      · 技术路线第18-20页
    · 研究所需数据第20页
      · 遥感数据第20页
      · 非遥感数据第20页
    · 工作环境第20-22页
      · 硬件环境第21页
      · 软件环境第21-22页
  第二章 研究区域概况与数据预处理第22-41页
    · 研究区域概况第22-27页
      · 地理外置及地形地貌特征第22-23页
      · 研究区域自然环境特征第23-24页
      · 研究区域历史水稻种植状况第24-27页
    · 数据的获取与预处理第27-41页
      · 数据描述第27-33页
      · 数据的获取第33-34页
      · 数据的拼接、投影、格式转换第34-41页
  第三章 遥感估产的理论基础与水稻种植信息的提取第41-47页
    · 遥感估产的理论基础第41-44页
      · 遥感估产数据第41-42页
      · 遥感估产的关键技术第42-44页
    · 水稻种植信息的提取第44-47页
      · 遥感分类概述第44-45页
      · 研究区种植信息的提取第45-47页
  第四章 基于叶面积指数数据的早稻估产模型第47-60页
    · 数据准备第47-48页
    · 数据处理第48-53页
      · 叶面积指数数据的合成第48-50页
      · Savitsky-Golay 滤波第50-52页
      · 水稻种植信息的提取第52-53页
    · 模型的建立与结果分析第53-59页
      · 相关性分析第53-54页
      · 估产模型的建立与分析第54-59页
    · 本章小结第59-60页
  第五章 基于增强型植被指数数据的早稻估产模型第60-68页
    · 数据来源与处理方法第60-62页
      · 数据来源第60-61页
      · 处理方法第61-62页
    · 相关性分析第62-63页
    · 模型建立与验证第63-67页
      · 估产模型的建立第63-64页
      · 模型的验证与选择第64-67页
    · 本章小结第67-68页
  第六章 基于神经网络的早稻估产模式第68-78页
    · 人工神经网络概述第68-70页
      · BP 神经网络第69页
      · RBF 神经网络第69-70页
    · 数据准备第70-73页
      · 数据提取第70-71页
      · 数据压缩第71-73页
    · 基于 BP 神经网络估产模型第73-76页
    · 基于 RBF 神经网络估产模型第76页
    · 本章小结第76-78页
  第七章 结论与展望第78-81页
    · 结论第78-79页
    · 研究展望第79-81页
  参考文献第81-86页
第二篇 基于 Landsat ETM+数据的鄱阳湖水质监测第86-114页
  第一章 绪论第87-91页
    · 遥感水质监测概况第87-88页
    · 研究目的、研究内容及技术路线第88-90页
    · 研究所需数据第90页
    · 工作环境第90-91页
  第二章 遥感水质监测的理论与方法第91-96页
    · 遥感水质监测原理第91页
    · 遥感水质监测方法第91-93页
      · 经验/半经验方法第92-93页
      · 分析/半分析方法第93页
    · 遥感水质监测的数据源第93-94页
      · 多光谱数据第93-94页
      · 高光谱数据第94页
      · 新型卫星遥感数据第94页
    · 本章小结第94-96页
  第三章 数据处理与湖泊水质反演模型的构建第96-110页
    · 数据处理第96-103页
      · 辐射定标第98-100页
      · 条带修复第100-101页
      · 大气校正第101-102页
      · 水域面积提取第102-103页
    · 模型构建第103-107页
      · 相关性分析第103-106页
      · 回归分析第106-107页
    · 指标浓度反演第107-109页
    · 本章小结第109-110页
  第四章 总结与展望第110-112页
  参考文献第112-114页
攻读学位期间取得的研究成果第114-115页
致谢第115-117 页

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