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基于极化SAR的小麦倒伏灾害与长势监测研究

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基于极化SAR的小麦倒伏灾害与长势监测研究
论文目录
 
摘要第3-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-15页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 作物倒伏监测研究现状第10-11页
    1.2.2 生物量监测研究现状第11页
    1.2.3 雷达遥感作物监测研究现状第11-12页
    1.2.4 简缩极化SAR研究现状第12-13页
  1.3 研究内容及技术路线图第13页
  1.4 论文整体结构第13-15页
2 实验数据获取与预处理第15-19页
  2.1 研究区域概况第15页
  2.2 外业数据采集与处理第15-16页
  2.3 雷达数据获取与处理第16-19页
    2.3.1 雷达数据获取第16-18页
    2.3.2 雷达数据预处理第18页
    2.3.3 雷达数据极化处理过程第18-19页
3 基于简缩极化SAR的小麦倒伏定性监测研究第19-33页
  3.1 简缩极化SAR数据获取第19-25页
    3.1.1 简缩极化SAR数据模拟第20-23页
    3.1.2 简缩极化SAR极化分解第23-24页
    3.1.3 简缩极化SAR参数提取第24-25页
  3.2 小麦倒伏雷达监测方法第25-29页
    3.2.1 时间序列倒伏监测方法第25-26页
    3.2.2 简缩极化参数与播后天数的相关性第26-27页
    3.2.3 其他极化参数与播后天数的相关性第27-28页
    3.2.4 倒伏监测的基本原理第28-29页
  3.3 倒伏模型检验第29-31页
    3.3.1 简缩极化参数检验第29-31页
    3.3.2 单极化参数检验第31页
  3.4 本章小结第31-33页
4 基于全极化SAR的小麦生物量反演研究第33-52页
  4.1 植被散射模型第33-35页
  4.2 水云模型描述第35-36页
    4.2.1 水云模型一般形式第35页
    4.2.2 小麦水云模型第35-36页
  4.3 小麦生物学参数与后向散射系数关系第36-47页
    4.3.1 生物量SAR响应分析第36-38页
    4.3.2 水云模型应用分析第38-41页
    4.3.3 其他参数应用分析第41-46页
    4.3.4 经验模型应用分析第46-47页
  4.4 精度验证第47-51页
    4.4.1 水云模型精度验证第47-49页
    4.4.2 经验模型精度验证第49-50页
    4.4.3 对比验证结果第50-51页
  4.5 本章小结第51-52页
5 总结与展望第52-54页
  5.1 主要结论第52页
  5.2 创新点第52-53页
  5.3 不足与展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-61页
附录第61页

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