| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 前言 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 特征选择研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 植被时间序列研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 第二章 理论与方法 | 第16-21页 |
| 2.1 随机森林 | 第16-19页 |
| 2.2 最小噪声分离 | 第19-21页 |
| 第三章 基于时间序列数据的植被分类特征提取 | 第21-40页 |
| 3.1 研究区概况 | 第21-23页 |
| 3.2 数据产品与数据处理 | 第23-28页 |
| 3.2.1 数据产品 | 第23-27页 |
| 3.2.1.1 地表反射率产品(MOD09A1) | 第24-25页 |
| 3.2.1.2 地表温度产品(MOD11A2) | 第25页 |
| 3.2.1.3 叶面积指数产品(MOD15A2) | 第25-26页 |
| 3.2.1.4 植被净初级生产力产品(MOD17A2) | 第26页 |
| 3.2.1.5 地表蒸散发产品 | 第26-27页 |
| 3.2.2 数据处理 | 第27-28页 |
| 3.2.2.1 波段提取与数据拼接 | 第27页 |
| 3.2.2.2 投影转换 | 第27页 |
| 3.2.2.3 数据裁剪 | 第27-28页 |
| 3.2.2.4 NDVI计算 | 第28页 |
| 3.2.2.5 数据值换算 | 第28页 |
| 3.3 植被分类特征提取 | 第28-40页 |
| 3.3.1 时间序列曲线平滑去噪 | 第28-36页 |
| 3.3.1.1 Savitzky-Golay滤波算法 | 第29页 |
| 3.3.1.2 平滑去噪 | 第29-31页 |
| 3.3.1.3 不同植被的时间序列曲线差异 | 第31-35页 |
| 3.3.1.4 时间序列曲线与海拔 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于时间序列曲线的植被分类特征提取 | 第36-37页 |
| 3.3.3 基于数据降维方法的分类特征提取 | 第37-40页 |
| 第四章 植被分类特征选择及其应用与评价 | 第40-68页 |
| 4.1 基于基尼系数的植被分类特征选择与应用 | 第40-51页 |
| 4.2 基于数据降维方法的分类特征选择与应用 | 第51-57页 |
| 4.3 分类精度评价 | 第57-62页 |
| 4.3.1 基于基尼系数特征选择的分类结果精度评价 | 第58-60页 |
| 4.3.2 利用全部物候特征的分类结果精度评价 | 第60-61页 |
| 4.3.3 基于数据降维方法的特征选择的分类结果精度评价 | 第61-62页 |
| 4.4 分类精度对比 | 第62-68页 |
| 4.4.1 基于基尼系数的两种选择方法的分类精度对比 | 第62-63页 |
| 4.4.2 基于基尼系数特征选择与未进行特征选择的分类精度对比 | 第63-65页 |
| 4.4.3 基于基尼系数和基于数据降维方法的特征选择的分类精度对比 | 第65-68页 |
| 第五章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 结论 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
