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水稻主要病虫害胁迫遥感监测研究
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水稻主要病虫害胁迫遥感监测研究
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致谢第1-8 页
中文摘要第8-10 页
Abstract第10-12 页
全文目录第12-16 页
表目录第16-20 页
图目录第20-23 页
第一章 绪论第23-37 页
　　· 研究目的和意义第23-25 页
　　· 植被病虫害遥感的基本原理第25-28 页
　　　　· 植被波谱诊断原理第26 页
　　　　· 健康植被的光谱特征第26-27 页
　　　　· 受胁迫植被的光谱特征第27-28 页
　　· 植被病虫害胁迫遥感研究进展第28-34 页
　　　　· 森林病虫害胁迫遥感研究进展第28-30 页
　　　　· 草地病虫害胁迫遥感研究进展第30-31 页
　　　　· 农作物病虫害胁迫遥感研究进展第31-33 页
　　　　· 水稻病虫害胁迫遥感研究进展第33-34 页
　　· 植被病虫害胁迫遥感研究中存在的问题第34-35 页
　　· 研究内容第35-37 页
　　　　· 水稻病虫害高光谱特征谱段研究第36 页
　　　　· 水稻病虫害胁迫高光谱特征参数提取第36 页
　　　　· 基于高光谱遥感的水稻主要病虫害等级识别和危害指标估算第36 页
　　　　· 基于高空间分辨率卫星影像的稻飞虱危害评估第36-37 页
第二章 数据获取、技术路线及方法第37-51 页
　　· 数据获取第37-47 页
　　　　· 病虫害调查与数据获取第38-44 页
　　　　　　· 浙江省武义县稻胡麻斑病调查与数据获取第38-40 页
　　　　　　· 黑龙江省友谊农场稻瘟病调查与数据获取第40-41 页
　　　　　　· 浙江省杭州市萧山区稻干尖线虫病调查与数据获取第41-42 页
　　　　　　· 稻纵卷叶螟调查与数据获取第42-43 页
　　　　　　· 浙江省桐庐县稻飞虱调查与数据获取第43-44 页
　　　　· 光谱观测第44-46 页
　　　　　　· 叶片光谱测定第44-45 页
　　　　　　· 冠层光谱测定第45-46 页
　　　　· 色素测定第46-47 页
　　　　· QuickBird影像及地面数据第47 页
　　· 研究技术路线第47-48 页
　　· 研究方法第48-51 页
第三章 水稻不同病虫害光谱特征分析第51-95 页
　　· 高光谱数据预处理第51-53 页
　　　　· 光谱数据平滑处理第51-52 页
　　　　· 光谱数据变换第52-53 页
　　　　　　· 微分光谱变换第52 页
　　　　　　· 反对数光谱变换第52-53 页
　　　　· 分析谱段的确定第53 页
　　· 水稻主要病虫害的高光谱特征选择第53-69 页
　　　　· 概述第53-54 页
　　　　· 基于连续统去除法的光谱特征选择第54-58 页
　　　　　　· 连续统去除法简介第54-56 页
　　　　　　· 光谱特征位置搜索第56-58 页
　　　　· 基于光谱敏感度分析的敏感谱段选择第58-62 页
　　　　　　· 原始光谱敏感度分析第59-60 页
　　　　　　· 对数光谱敏感度分析第60-61 页
　　　　　　· 微分光谱敏感度分析第61-62 页
　　　　· 基于相关系数分析法的敏感谱段选择第62-68 页
　　　　　　· 水稻原始光谱与生理生化参数间的相关关系第62-64 页
　　　　　　· 水稻对数光谱与生理生化参数间的相关关系第64-65 页
　　　　　　· 水稻微分光谱与生理生化参数间的相关关系第65-68 页
　　　　· 综合不同分析方法的敏感谱段选择第68-69 页
　　· 水稻主要病虫害的高光谱特征提取第69-94 页
　　　　· 概述第69-71 页
　　　　· 基于主成分分析的光谱特征提取第71-85 页
　　　　　　· 主成分定义及求解第71-73 页
　　　　　　· 几何解释第73-74 页
　　　　　　· PCA变换的发展第74-76 页
　　　　　　· 基于传统PCA变换的光谱特征提取第76-81 页
　　　　　　· 基于分段PCA变换的光谱特征提取第81-85 页
　　　　· 高光谱三边特征参数提取第85-89 页
　　　　· 光谱植被指数提取第89-94 页
　　　　　　· 现有的植被指数第91-92 页
　　　　　　· 病虫害胁迫指数的构建第92-94 页
　　· 本章小结与讨论第94-95 页
第四章 水稻病虫害高光谱遥感识别及估算研究第95-135 页
　　· 水稻主要病虫害的高光谱遥感识别研究第96-109 页
　　　　· 数据描述第96-97 页
　　　　· 分类方法第97-101 页
　　　　　　· 聚类分析第97-98 页
　　　　　　· PNN网络第98 页
　　　　　　· LVQ网络第98-99 页
　　　　　　· 支持向量分类机(SVC)第99-101 页
　　　　· 结果与分析第101-107 页
　　　　　　· 聚类分析的分类结果第101-103 页
　　　　　　· PNN网络的分类结果第103-104 页
　　　　　　· LVQ网络的分类结果第104-106 页
　　　　　　· SVC的分类结果第106-107 页
　　　　· 方法评价第107-109 页
　　　　　　· 分类精度第108 页
　　　　　　· 模型构建第108-109 页
　　　　　　· 消耗时间第109 页
　　· 水稻危害指标的高光谱遥感估算研究第109-132 页
　　　　· 数据描述第109-111 页
　　　　· 回归预测方法第111-116 页
　　　　　　· MSR分析第111 页
　　　　　　· PLS分析第111-112 页
　　　　　　· RBF网络第112-113 页
　　　　　　· BP网络第113-114 页
　　　　　　· 支持向量回归机(SVR)第114-116 页
　　　　· 结果与分析第116-129 页
　　　　　　· 运用 MSR分析构建的水稻危害指标估算模型第116-117 页
　　　　　　· 运用PLS分析构建的水稻危害指标估算模型第117-119 页
　　　　　　· 运用 RBF网络构建的水稻危害指标估算模型第119-120 页
　　　　　　· 运用BP网络构建的水稻危害指标估算模型第120-122 页
　　　　　　· 运用 SVR构建的水稻危害指标估算模型第122 页
　　　　　　· 光谱指数对水稻危害指标的估算第122-126 页
　　　　　　· 高光谱三边特征参数对水稻危害指标的估算第126-129 页
　　　　· 方法评价第129-132 页
　　· 本章小结第132-135 页
第五章 基于QuickBird影像的稻飞虱危害评估第135-169 页
　　· 研究区概述第135-137 页
　　　　· 地理概况第135 页
　　　　· 稻飞虱危害情况简介第135-137 页
　　· QuickBird影像预处理第137-146 页
　　　　· QuickBird卫星影像简介第137-138 页
　　　　· 几何校正第138-141 页
　　　　　　· 地面控制点(GCP)的选取第139 页
　　　　　　· 多项式纠正模型和像元重采样第139-141 页
　　　　　　· 影像配准第141 页
　　　　· QuickBird影像统计特征分析第141-146 页
　　　　　　· QuickBird影像单元统计第141-143 页
　　　　　　· QuickBird影像多元统计第143-145 页
　　　　　　· QuickBird影像信息熵的计算第145-146 页
　　· QuickBird影像融合第146-159 页
　　　　· 融合方法第147-153 页
　　　　　　· 植被指数模型(VIs)第148-149 页
　　　　　　· Brovey变换第149-150 页
　　　　　　· 主成分变换(PCA)第150-151 页
　　　　　　· 小波变换融合法(WT)第151-152 页
　　　　　　· 平滑滤波亮度调节法(SFIM)第152-153 页
　　　　　　· 多时相影像融合(MT)第153 页
　　　　· 融合效果评价方法第153-156 页
　　　　　　· 光谱质量第154-155 页
　　　　　　· 空间纹理结构信息第155-156 页
　　　　· QuickBird影像融合结果第156-159 页
　　　　　　· 目视质量评价(VQA)第156-157 页
　　　　　　· 统计质量评价(SQA)第157-159 页
　　　　· 小结第159 页
　　· 稻飞虱危害评估第159-167 页
　　　　· 水稻种植区域提取第159-160 页
　　　　· 稻飞虱危害区域提取第160-166 页
　　　　　　· 基于多时相融合影像的水稻健康状况分析第160-163 页
　　　　　　· 基于植被指数VIs的水稻健康状况分析第163-165 页
　　　　　　· 稻飞虱危害面积提取第165-166 页
　　　　· 危害评估第166-167 页
　　· 本章小结第167-169 页
第六章 结论、创新点和讨论第169-175 页
　　· 结论第169-172 页
　　　　· 色素含量及色素间的比例发生改变第169 页
　　　　· 病虫害胁迫水稻的光谱特征变化第169-170 页
　　　　· 水稻病虫害响应敏感波段的选择第170 页
　　　　· 主分量光谱的提取和病虫害胁迫指数的构建第170 页
　　　　· 多种分类方法对水稻病虫危害等级的识别第170-171 页
　　　　· 多种回归方法对水稻病虫危害指标的估算第171 页
　　　　· 基于QuickBird影像的稻飞虱危害损失评估第171-172 页
　　· 创新点与新进展第172-173 页
　　· 讨论与展望第173-175 页
参考文献(References)第175-197 页
作者简历与攻读博士研究生期间的科研成果第197-198 页

本篇论文共198页，点击这进入下载页面。
 
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