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关中地区冬小麦叶片氮素高光谱数据与卫星影像定量估算研究

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关中地区冬小麦叶片氮素高光谱数据与卫星影像定量估算研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-15页
第一章 绪论第15-32页
  · 研究背景和意义第15-18页
    · 现代农业研究第15页
    · 我国遥感事业的发展第15-17页
    · 研究意义第17-18页
  · 氮素遥感反演的机理第18-21页
    · 冬小麦氮素的生理功能及测定方法第18页
    · 绿色植物叶片的反射光谱特征第18-19页
    · 氮素营养的光谱诊断原理第19-21页
  · 国内外研究进展第21-30页
    · 基于非成像高光谱的作物氮素含量监测第21-27页
    · 基于成像高光谱和多光谱的作物氮素含量监测第27-29页
    · 文献总结第29-30页
  · 研究内容与目标第30-32页
第二章 材料与方法第32-46页
  · 试验设计与采样第32-35页
    · 试验设计第32-34页
    · 信息采集第34-35页
  · 卫星数据获取与预处理第35页
  · 高光谱数据处理与特征参数提取方法第35-41页
    · 高光谱数据预处理第35-36页
    · 高光谱特征参数提取方法第36-41页
  · 数据分析方法第41-45页
    · 最小二乘回归分析第41-42页
    · 偏最小二乘回归分析第42-43页
    · 随机森林回归分析第43-45页
  · 模型精度检验第45-46页
第三章 冬小麦叶片氮含量和冠层光谱特征第46-54页
  · 叶片氮含量统计特征分析第46-47页
  · 不同生育期叶片氮含量的变化第47-48页
  · 冬小麦冠层光谱特性分析第48-52页
    · 田间条件下的小麦冠层光谱特征第48-49页
    · 不同生育期冬小麦冠层光谱特征第49-51页
    · 不同施氮水平的冬小麦冠层光谱特征第51页
    · 不同叶片氮含量的冬小麦冠层光谱特征第51-52页
  · 结论与讨论第52-54页
第四章 基于高光谱特征参数的叶片氮含量估算第54-75页
  · 冠层光谱与氮含量的相关性分析第54-56页
  · 基于“三边”参数的叶片氮含量估算第56-61页
    ·“三边”参数与叶片氮含量的相关性分析第56-58页
    · 红边位置与叶片氮含量的关系第58-59页
    · 基于“三边”参数的叶片氮含量估算第59-61页
  · 基于光谱吸收特征参数的叶片氮含量估算第61-63页
    · 吸收特征参数与叶片氮含量的相关性分析第61-62页
    · 基于吸收特征参数的叶片氮含量估算第62-63页
  · 基于光谱指数的叶片氮含量估算第63-70页
    · 基于光谱指数的叶片氮含量估算第63-66页
    · 基于任意两波段组合光谱指数的叶片氮含量估算第66-70页
  · 结论与讨论第70-75页
    · 变换光谱敏感波段分析第70-71页
    · 基于“三边”参数的叶片氮含量估算小结第71-72页
    · 基于吸收特征参数的叶片氮含量估算小结第72-73页
    · 基于光谱指数的叶片氮含量估算小结第73-75页
第五章 基于小波变换分析的叶片氮含量高光谱估算第75-97页
  · 小波分析方法及实现第75-76页
  · 基于连续小波变换的叶片氮含量估算第76-83页
    · 光谱变换及小波母函数确定第76-77页
    · 基于连续小波变换的特征参数提取第77-80页
    · 基于特征参数的叶片氮含量估算第80-81页
    · 基于PLS和RF的叶片氮含量估算第81-83页
  · 基于离散小波多尺度分解的叶片氮含量估算第83-93页
    · 小波母函数和分解尺度的确定第83-86页
    · 小波分解系数及能量值的多重共线性诊断第86-88页
    · 基于PLS回归的叶片含量高光谱估算第88-91页
    · 基于RF回归的叶片氮含量高光谱估算第91-93页
  · 结论与讨论第93-97页
第六章 基于国产高分辨卫星数据的冬小麦种植信息提取第97-113页
  · 数据与方法第97-101页
    · 研究区与数据源第97-98页
    · 研究方法第98-101页
  · 纹理提取与多源信息复合第101-106页
    · 基于变差函数的纹理特征提取第101-103页
    · 灰度共生矩阵纹理特征提取第103页
    · 光谱微分的梯度纹理提取第103-105页
    · 多源信息复合第105-106页
  · SVM图像分类第106-107页
    · 训练区的选择第106页
    · 分类参数的获取第106页
    · 分类精度评估第106-107页
  · 结果与分析第107-111页
    · 纹理提取窗口和步长对分类精度的影响第107-108页
    · 不同复合数据的分类精度分析第108-109页
    · 不同分类方法的结果对比第109-111页
  · 结论与讨论第111-113页
第七章 基于多光谱卫星数据的冬小麦叶片氮含量估算第113-127页
  · 模拟GF-1 多光谱卫星反射率的叶片氮含量估算第113-118页
    · 数据与方法第113-114页
    · 叶片氮含量和模拟光谱反射率特征分析第114-115页
    · 基于光谱指数的叶片氮含量估算第115-118页
  · 不同卫星传感器模拟光谱比较第118-120页
  · 基于光谱指数的叶片氮含量通用模型构建第120-123页
    · 基于光谱指数的叶片氮含量通用模型构建第120-121页
    · SI-LNC估算模型的敏感性分析第121-122页
    · 叶片氮含量估算模型检验第122-123页
  · 基于GF-1 卫星数据的LNC制图第123-124页
  · 结论与讨论第124-127页
第八章 结论与展望第127-133页
  · 主要结论第127-130页
  · 主要进展第130-131页
  · 不足与展望第131-133页
参考文献第133-149页
致谢第149-150页
作者简介第150页

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