论文目录 | |
| 致谢 | 第1-4
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| 中文摘要 | 第4-11
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| 图表目录 | 第11-17
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| 第一章 引言 | 第17-31
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| 1．1 农业信息技术应用动态分析 | 第17-21
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| 1．1．1 农业重大自然灾害遥感监测评估 | 第18
页 |
| 1．1．2 农业资源调查、评价、规划和管理 | 第18
页 |
| 1．1．3 农业环境污染监测与评价 | 第18-19
页 |
| 1．1．4 农业决策支持和技术咨询服务 | 第19
页 |
| 1．1．5 农作物遥感估产 | 第19-21
页 |
| 1．2 国内外水稻遥感估产研究动态分析 | 第21-27
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| 1．2．1 水稻遥感估产的农学基础研究(水稻光谱特性与农学参数的相关性研究) | 第21-23
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| 1．2．2 水稻种植面积信息提取研究 | 第23-25
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| 1．2．3 水稻长势遥感监测及估产建模研究进展 | 第25-27
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| 1．3 开展提高水稻卫星遥感估产稳定性研究的意义 | 第27-28
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| 1．3．1 对推动浙江省水稻卫星遥感估产运行系统能持久地业务化运行具有重要意义 | 第27
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| 1．3．2 为政府决策提供更为准确的粮食信息 | 第27
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| 1．3．3 开展 MODIS数据以提高水稻估产稳定性的研究是必然趋势 | 第27-28
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| 1．4 MODIS数据产品研究现状 | 第28-31
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| 第二章 研究内容和技术思路 | 第31-41
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| 2．1 MODIS数据产品的特点 | 第31-37
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| 2．1．1 MODIS简介 | 第31-32
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| 2．1．2 MODIS数据特点 | 第32-34
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| 2．1．3 MODIS产品特点 | 第34-36
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| 2．1．4 N0AA/AVHRR数据 | 第36
页 |
| 2．1．5 MODIS和NOAA/AVHRR评述 | 第36-37
页 |
| 2．2 研究的总体思路 | 第37-40
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| 2．3 研究内容 | 第40-41
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| 2．3．1 MODIS数据定量处理技术方法研究 | 第40
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| 2．3．2 MODIS提高估产精度稳定性机理研究 | 第40
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| 2．3．3 MODIS提高水稻面积和单产精度方法研究 | 第40-41
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| 第三章 试验区设计及数据获取 | 第41-49
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| 3．1 试验设计 | 第41-45
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| 3．1．1 野外大田研究区 | 第41-44
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| 3．1．2 小区试验 | 第44-45
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| 3．2 光谱和理化参数数据获取与分析方法 | 第45-47
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| 3．2．1 光谱反射率的测定 | 第45
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| 3．2．2 其他典型地物光谱测量 | 第45-46
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| 3．2．3 水稻理化参数的测定 | 第46-47
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| 3．3 图形数据、遥感数据和仪器软件 | 第47-49
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| 3．3．1 图形数据 | 第47
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| 3．3．2 遥感数据 | 第47-48
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| 3．3．3 田间观测所需的仪器 | 第48
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| 3．3．4 软件 | 第48-49
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| 第四章 MODIS数据定量处理方法 | 第49-65
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| 4．1 MODIS数据产品大气校正原理及算法 | 第49-53
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| 4．1．1 辐射传输理论 | 第49
页 |
| 4．1．2 大气校正的原理及算法 | 第49-53
页 |
| 4．2 MODIS通道1和通道2大气校正的一种快速实用方法 | 第53-59
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| 4．2．1 提出的计算方法 | 第53-55
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| 4．2．2 应用实例 | 第55-57
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| 4．2．3 校正效果分析 | 第57-58
页 |
| 4．2．4 小结 | 第58-59
页 |
| 4．3 MODIS影像中的云的检测方法 | 第59-65
页 |
| 4．3．1 热红外亮温差值法 | 第60-62
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| 4．3．2 近红外比值云检测指数法 | 第62-63
页 |
| 4．3．3 可见光和近红外反射率比值检测法 | 第63-64
页 |
| 4．3．4 小结 | 第64-65
页 |
| 第五章 MODIS数据提高水稻遥感估产精度稳定性机理研究 | 第65-111
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| 5．1 植被指数的理论基础及 MODIS植被指数原理特点 | 第65-72
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| 5．1．1 植被指数的理论基础 | 第65-67
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| 5．1．2 MODIS植被指数(VI)原理和特点 | 第67-72
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| 5．2 冠层反射光谱与叶面积指数及叶绿素含量相关分析 | 第72-76
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| 5．2．1 冠层反射光谱特征 | 第72-73
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| 5．2．2 冠层反射光谱与 LAI和叶绿素含量相关分析 | 第73-76
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| 5．3 地面光谱模拟 MODIS植被指数与水稻叶面积指数及冠层叶绿素含量相关分析 | 第76-83
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| 5．3．1 计算 MODIS-NDVI和 EVI | 第76-77
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| 5．3．2 计算红边位置(REP) | 第77
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| 5．3．3 实测数据模拟 MODIS-EVI与MODIS-NDVI的比较 | 第77-78
页 |
| 5．3．4 模拟 MODIS-NDVI和叶面积指数相关分析 | 第78-79
页 |
| 5．3．5 模拟 MODIS-EVI和叶面积指数相关分析 | 第79-80
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| 5．3．6 一阶导数和红边 | 第80-81
页 |
| 5．3．7 REP与叶面积指数的相关分析 | 第81
页 |
| 5．3．8 模拟 MODIS-NDVI、MODIS-EVI及 REP与冠层叶片叶绿素含量相关分析 | 第81-82
页 |
| 5．3．9 小结 | 第82-83
页 |
| 5．4 M0009产品与样地实测叶面积指数和冠层叶片叶绿素含量时空变化 | 第83-87
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| 5．4．1 观测样地 M0D09前三个波段及植被指数的时空变化 | 第83-84
页 |
| 5．4．2 样地水稻叶面积指数和冠层色素含量时空变化 | 第84-86
页 |
| 5．4．3 小结 | 第86-87
页 |
| 5．5 基于MODIS与 NOAA/AVHRR影像植被指数差异初步分析 | 第87-92
页 |
| 5．5．1 MODIS和 NOAA/AVHRR图像资料 | 第87
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| 5．5．2 MODIS和 NOAA/AVHRR的波段分析和植被指数提取 | 第87-90
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| 5．5．3 浙江省陆地区域 NOAA/AVHRR和MODIS植被指数差异分析 | 第90-91
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| 5．5．4 高生物量植被区植被指数差异分析 | 第91-92
页 |
| 5．5．5 小结 | 第92
页 |
| 5．6 MODIS植被指数在南方水稻生产区多传感器比较和验证 | 第92-100
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| 5．6．1 研究区和研究方法 | 第92-93
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| 5．6．2 TM与地面光谱反射率比较分析 | 第93-95
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| 5．6．3 MODIS与 TM比较分析 | 第95-96
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| 5．6．4 16天合成的MOD13产品和M0D09产品与地面光谱反射率比较分析 | 第96-98
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| 5．6．5 小结 | 第98-100
页 |
| 5．7 基于地面实测数据对MOD15-LAI产品的验证和修正 | 第100-110
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| 5．7．1 数据获取 | 第100-101
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| 5．7．2 数据预处理和研究方法 | 第101
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| 5．7．3 MOD15-LAI产品与地面实测 LAI数据之间比较分析 | 第101-105
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| 5．7．4 小结 | 第105-110
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| 5．8 结论 | 第110-111
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| 第六章 MODIS数据提高水稻遥感估产精度稳定性方法研究 | 第111-131
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| 6．1 基于DEM多时相MODIS数据提取水稻种植面积信息方法研究 | 第111-116
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| 6．1．1 数据采集和处理 | 第111
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| 6．1．2 数字高程模型(DEM)和地面坡度的建立 | 第111-112
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| 6．1．3 MODIS植被指数的提取 | 第112
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| 6．1．4 分类方法和波段组合信息的选择 | 第112-113
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| 6．1．5 结果及讨论 | 第113-116
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| 6．2 GIS辅助下利用MODIS数据估算浙江省水稻面积 | 第116-123
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| 6．2．1 数据预处理 | 第116-118
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| 6．2．2 水稻可能种植区确立 | 第118-119
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| 6．2．3 多时相MODIS复合估算水稻种植面积 | 第119-120
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| 6．2．4 选取训练样区提取水稻面积 | 第120-122
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| 6．2．5 小结 | 第122-123
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| 6．3 基于MODIS光谱指数进行水稻单产估算的研究 | 第123-128
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| 6．3．1 数据的获取 | 第123
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| 6．3．2 MODIS光谱指数选取 | 第123-124
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| 6．3．3 结果与讨论 | 第124-127
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| 6．3．4 结论 | 第127-128
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| 6．4 MODIS数据在Rice-SRS数值模拟模型中初步应用 | 第128
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| 6．5 利用 MODIS和 NOAA/AVHRR数据估算浙江省水稻总产比较分析 | 第128-130
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| 6．6 小结 | 第130-131
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| 第七章 结语、创新点和讨论 | 第131-135
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| 7．1 结语 | 第131-133
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| 7．2 创新点和新进展 | 第133
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| 7．3 讨论 | 第133-135
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| 参考文献 | 第135-145
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| 英文摘要 | 第145-149
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| 攻读博士学位期间撰写的论文 | 第149
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