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基于全极化SAR数据的旱地作物识别与生物学参数反演研究

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基于全极化SAR数据的旱地作物识别与生物学参数反演研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-16页
第一章 绪论第16-23页
  · 研究背景及意义第16页
  · 国内外研究进展第16-20页
    · 基于单波段、单极化SAR数据的作物识别研究第17页
    · 基于多波段、多极化SAR数据的作物识别研究第17-19页
    · 雷达和光学数据相结合的作物识别研究第19页
    · 基于SAR数据的作物长势监测研究第19-20页
    · 存在问题第20页
  · 研究内容与研究思路第20-21页
    · 研究内容第20-21页
    · 研究思路第21页
  · 本章小结第21-23页
第二章 数据与方法第23-34页
  · 研究区概况第23-24页
    · 农作物物候资料第23-24页
  · 数据获取与地面试验第24-30页
    · 野外实测数据与方法第25-27页
    · 光学数据及预处理第27-29页
    · 雷达数据及预处理第29-30页
  · 雷达遥感基本原理第30-33页
    · 微波的散射第30-31页
    · 雷达方程第31页
    · 雷达遥感系统参数第31-32页
    · 雷达遥感及雷达图像的特征第32-33页
  · 本章小结第33-34页
第三章 基于雷达后向散射特征的旱地作物识别第34-46页
  · 典型地物后向散射特征分析第34-36页
  · 典型地物分类指标选取与可分离性分析第36-40页
    · 典型地物分类指标选取第36-37页
    · 典型地物可分离性分析第37-40页
  · 典型地物识别与精度评价第40-43页
    · 决策树分类法第40-41页
    · 支持向量机分类法第41-42页
    · 精度评价第42-43页
  · 本章小结第43-44页
  附图第44-46页
第四章 旱地作物识别辅助变量信息提取及其重要性评价第46-59页
  · 旱地作物分类辅助变量信息提取第46-48页
    · 极化信息提取第46-47页
    · 纹理信息提取第47-48页
  · 旱地作物识别时相优选第48-50页
    · 随机森林分类法第48页
    · 单一时相条件下旱地作物识别第48-49页
    · 不同时相组合条件下旱地作物识别第49-50页
  · 旱地作物分类变量重要性评价第50-57页
    · 极化方式对旱地作物分类精度的影响第50页
    · 多变量信息组合对分类结果的影响第50-53页
    · 分类辅助变量重要性评价第53-57页
  · 本章小结第57-58页
  附图第58-59页
第五章 基于全极化SAR数据的玉米长势监测研究第59-70页
  · 研究区玉米基本生长参数地面观测第59-60页
  · 玉米后向散射系数与生长参数的相关分析第60-63页
  · 玉米生长参数经验模型建立第63-65页
    · 叶面积指数经验模型建立第63-64页
    · 株高经验模型建立第64页
    · 玉米干/鲜重经验模型建立第64-65页
  · 玉米生长参数反演第65-68页
    · 叶面积指数反演第66页
    · 株高反演第66-67页
    · 玉米植株干/鲜重反演第67-68页
  · 精度验证第68页
  · 本章小结第68-70页
第六章 结论与展望第70-72页
  · 主要工作和结论第70-71页
  · 论文特色与创新点第71页
  · 问题与展望第71-72页
    · 存在问题第71页
    · 展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
作者简历第78页

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