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光学与雷达遥感数据联合反演森林生物量方法研究
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光学与雷达遥感数据联合反演森林生物量方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-21页
　　1.1 选题依据与研究意义第12-13页
　　1.2 国内外研究现状和发展态势第13-18页
　　　　1.2.1 基于光学遥感数据的研究方法第13-14页
　　　　1.2.2 基于雷达遥感数据的研究方法第14-17页
　　　　　　1.2.2.1 基于雷达数据经验模型反演第14-15页
　　　　　　1.2.2.2 基于微波物理机理模型反演第15-17页
　　　　1.2.3 融合多源遥感数据的研究方法第17-18页
　　1.3 本论文的研究内容第18-19页
　　1.4 本论文结构安排第19-21页
第二章 雷达遥感基础及影响分析第21-30页
　　2.1 雷达遥感基础第21-24页
　　　　2.1.1 雷达方程第21-22页
　　　　2.1.2 雷达的后向散射系数第22-23页
　　　　2.1.3 雷达信号的极化方式第23-24页
　　2.2 雷达回波信号影响因素第24-29页
　　　　2.2.1 传感器频率第24-25页
　　　　2.2.2 入射角第25页
　　　　2.2.3 分辨率第25-26页
　　　　2.2.4 极化方式第26页
　　　　2.2.5 地表粗糙度第26-27页
　　　　2.2.6 土壤含水量第27-28页
　　　　2.2.7 植被含水量第28-29页
　　2.3 本章小结第29-30页
第三章 研究区概况与数据介绍第30-41页
　　3.1 研究区概况第30-31页
　　　　3.1.1 大兴安岭地区概况第30页
　　　　3.1.2 研究区位置第30-31页
　　3.2 研究区数据第31-36页
　　　　3.2.1 雷达遥感数据第31-33页
　　　　　　3.2.1.1 雷达数据介绍第31-32页
　　　　　　3.2.1.2 雷达数据预处理第32-33页
　　　　3.2.2 光学遥感数据第33-34页
　　　　　　3.2.2.1 Landsat5/TM数据介绍第33页
　　　　　　3.2.2.2 光学数据预处理第33-34页
　　　　3.2.3 地面实测数据第34-36页
　　　　　　3.2.3.1 实测数据分布第34页
　　　　　　3.2.3.2 地面实测数据第34-35页
　　　　　　3.2.3.3 气象数据第35-36页
　　3.3 数据分析第36-40页
　　　　3.3.1 实测数据分析第36-38页
　　　　　　3.3.1.1 树木相关参数第36-37页
　　　　　　3.3.1.2 地上生物量统计第37页
　　　　　　3.3.1.3 叶面积与树木密度第37-38页
　　　　3.3.2 遥感数据分析第38-40页
　　　　　　3.3.2.1 后向散射系数与地上生物量第38-39页
　　　　　　3.3.2.2 光学植被指数与LAI第39-40页
　　3.4 本章小结第40-41页
第四章 雷达散射模型及其验证第41-58页
　　4.1 PolSARproSIM模型第41-44页
　　　　4.1.1 模型介绍第41-42页
　　　　4.1.2 模型输入参数第42-43页
　　　　4.1.3 模型输出结果第43-44页
　　4.2 PolSARproSIM模型敏感性分析第44-47页
　　　　4.2.1 全局敏感性分析介绍第44页
　　　　4.2.2 EFAST方法第44-46页
　　　　4.2.3 模型参数敏感性第46-47页
　　4.3 PolSARproSIM模型本地化第47-49页
　　4.4 基于多光谱数据冠层参数获取第49-53页
　　　　4.4.1 基于Four-Scale模型方法第49-50页
　　　　4.4.2 基于经验拟合的方法第50-51页
　　　　4.4.3 基于最小二乘方法第51页
　　　　4.4.4 冠层叶面积指数结果第51-53页
　　4.5 模型模拟与验证第53-57页
　　　　4.5.1 模拟的场景生物量第53-54页
　　　　4.5.2 模拟的各散射分量第54-56页
　　　　4.5.3 模拟的后向散射系数第56-57页
　　4.6 本章小结第57-58页
第五章 森林生物量遥感估算方法第58-63页
　　5.1 研究区落叶松林分密度第58-59页
　　5.2 基于查找表树木冠层高度估算第59-60页
　　5.3 落叶松地上生物量估算模型第60-62页
　　5.4 本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-66页
　　6.1 内容与结论第63-64页
　　6.2 创新点第64页
　　6.3 展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-72页
硕士期间科研与文章发表情况第72-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。
 
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