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基于多源数据的油菜冻害遥感机理与方法研究

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基于多源数据的油菜冻害遥感机理与方法研究
论文目录
 
致谢第1-9页
中文摘要第9-12页
Abstract第12-27页
第一章 绪论第27-61页
  1.1 研究背景第27-30页
  1.2 研究目的及意义第30-31页
  1.3 冻害遥感监测的理论基础第31-37页
    1.3.1 植被遥感监测原理第31-34页
    1.3.2 冻害的概念,成因及症状第34-36页
    1.3.3 油菜冻害监测指标第36-37页
  1.4 国内外研究进展第37-57页
    1.4.1 作物冻害光谱机理研究进展第37-39页
    1.4.2 作物冻害遥感监测方法研究进展第39-42页
    1.4.3 作物种植面积遥感估算研究进展第42-48页
    1.4.4 作物生物物理参数遥感监测研究进展第48-57页
  1.5 油菜冻害遥感监测存在的问题第57-58页
  1.6 研究目标、研究内容及技术路线第58-61页
    1.6.1 研究目标第58页
    1.6.2 研究内容第58-59页
    1.6.3 技术路线第59-61页
第二章 试验方案、数据获取及处理第61-81页
  2.1 研究区概况及试验方案第61-68页
    2.1.1 油菜室内盆栽试验第61-64页
    2.1.2 湖北省江陵县油菜冻害遥感监测研究第64-66页
    2.1.3 浙江省德清县油菜星地同步观测试验第66-68页
  2.2 实验室及田间数据获取与处理第68-75页
    2.2.1 温度数据第68-70页
    2.2.2 室内光谱数据第70-71页
    2.2.3 叶片生理生化参数第71-74页
    2.2.4 冠层结构参数第74-75页
  2.3 卫星遥感影像及预处理第75-81页
    2.3.1 环境与灾害监测预报小卫星第75-76页
    2.3.2 高空间分辨率卫星第76-79页
    2.3.3 遥感数据预处理第79-81页
第三章 油菜冻害高光谱响应机理及监测研究第81-118页
  3.1 油菜冻害过程生理生化参数变化分析第81-84页
    3.1.1 油菜冻害过程生化参数变化分析第81-82页
    3.1.2 油菜冻害过程生理参数变化分析第82-84页
  3.2 油菜冻害全过程高光谱变化分析第84-90页
    3.2.1 光谱定量化指标的计算第84-85页
    3.2.2 油菜冻害全过程高光谱变化分析第85-90页
  3.3 基于高光谱的油菜冻害全过程识别第90-103页
    3.3.1 高光谱数据预处理与光谱变换第90-94页
    3.3.2 基于混合效应模型的特征选择第94-98页
    3.3.3 支持向量机简介及参数优化第98-100页
    3.3.4 基于SVC的油菜冻害全过程识别第100-103页
  3.4 基于高光谱的油菜冻害生化参数监测第103-117页
    3.4.1 油菜冻害生化参数反演方法第103-108页
    3.4.2 基于植被指数的油菜冻害生化参数反演第108-115页
    3.4.3 基于机器学习的油菜冻害生化参数反演第115-117页
  3.5 本章小结第117-118页
第四章 基于多时相遥感数据的县级油菜冻害监测方法研究第118-141页
  4.1 基于环境减灾卫星的冬前油菜种植面积估算方法研究第118-129页
    4.1.1 训练样本和遥感数据的选取第118-120页
    4.1.2 不同地物NDVI时间序列变化特征第120-123页
    4.1.3 基于决策树的冬前油菜种植区域提取第123-126页
    4.1.4 油菜种植面积估算结果的精度评价第126-129页
  4.2 基于区域自动气象站气温数据的空间插值第129-138页
    4.2.1 区域自动气象站气温数据第129-131页
    4.2.2 气温空间插值方法及精度评价第131-134页
    4.2.3 气温插值结果第134-138页
  4.3 油菜冻害监测第138-140页
  4.4 本章小结第140-141页
第五章 基于高空间分辨率卫星数据的油菜LAI与AGB估算与制图第141-167页
  5.1 LAI和AGB反演的数据选择及方法第141-151页
    5.1.1 地面数据以及遥感影像的选择第141-143页
    5.1.2 光谱特征提取及相关性分析第143-145页
    5.1.3 曲线拟合以及机器学习算法第145-147页
    5.1.4 PROSAIL辐射传输模型简介第147-151页
  5.2 叶面积指数估算第151-157页
    5.2.1 数据集的模拟第151-152页
    5.2.2 基于曲线拟合的叶面积指数估算第152-154页
    5.2.3 基于机器学习的叶面积指数估算第154-157页
  5.3 地上干生物量估算第157-162页
    5.3.1 基于曲线拟合的地上生物量估算第157-159页
    5.3.2 基于机器学习的地上生物量估算第159-162页
  5.4 LAI与AGB时空变化制图第162-166页
    5.4.1 基于高空间分辨率卫星的LAI制图第162-164页
    5.4.2 基于高空间分辨率卫星的AGB制图第164-166页
  5.5 本章小结第166-167页
第六章 结论、创新点与展望第167-172页
  6.1 研究主要结论第167-168页
  6.2 研究创新点第168-169页
  6.3 研究展望第169-172页
参考文献第172-202页
作者简介与攻读博士研究生期间的科研成果第202-205页

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