符号说明 | 第1-10页 |
中文摘要 | 第10-12页 |
Abstract | 第12-14页 |
1 引言 | 第14-21页 |
·遥感技术在作物信息提取中的研究现状 | 第14-18页 |
·获取农作物信息的主要遥感信息源 | 第14-15页 |
·农作物遥感识别数据处理技术 | 第15-16页 |
·农作物信息遥感提取技术 | 第16-18页 |
·苹果园地信息遥感提取技术存在的问题 | 第18-19页 |
·研究目的与意义 | 第19页 |
·研究内容与技术路线 | 第19-21页 |
·研究内容 | 第19-20页 |
·技术路线 | 第20-21页 |
2 研究区概况与研究资料 | 第21-27页 |
·研究区概况 | 第21-23页 |
·自然地理概况 | 第21-23页 |
·社会经济概况 | 第23页 |
·苹果产业现状 | 第23页 |
·研究资料 | 第23-27页 |
·影像资料 | 第23-26页 |
·DEM 数据 | 第26页 |
·野外实测数据 | 第26-27页 |
·专题资料 | 第27页 |
3 数据预处理 | 第27-36页 |
·图像处理 | 第27-35页 |
·大气及地形校正 | 第27-35页 |
·几何校正 | 第35页 |
·实测数据处理 | 第35-36页 |
4 苹果园地信息提取最佳时相选择 | 第36-46页 |
·农作物遥感识别最佳时相的选择依据 | 第37页 |
·农作物光谱的种间差异 | 第37页 |
·作物物候历的种间差异 | 第37页 |
·太阳高度角的变化 | 第37页 |
·基于植被指数的苹果园地信息提取最佳时相选择 | 第37-46页 |
·植被指数及其应用 | 第38页 |
·数据选取与植被指数选择 | 第38-40页 |
·最佳时相选择 | 第40-46页 |
5 基于 ALOS 数据的花期苹果园地信息提取方法 | 第46-51页 |
·人工神经网络应用进展 | 第46-47页 |
·BP 神经网络基本原理 | 第47-48页 |
·基于 ALOS 光谱数据的人工神经网络分类 | 第48-50页 |
·基于 ALOS 光谱数据与 DEM 数据的人工神经网络分类 | 第50-51页 |
6 基于 CBERS 数据的苹果园地信息提取方法 | 第51-64页 |
·植被指数应用进展 | 第51-52页 |
·基于苹果花期的各类植被指数苹果园地信息提取方法 | 第52-56页 |
·研究思路 | 第52-53页 |
·样本点植被指数范围与波段比值指数确定 | 第53-55页 |
·苹果园地信息提取 | 第55-56页 |
·基于多时相多种植被指数的苹果园地信息提取方法 | 第56-64页 |
·植被指数计算 | 第56-57页 |
·基于多时相 CBERS 影像的苹果园地植被指数特性分析 | 第57-62页 |
·苹果园地信息提取 | 第62-63页 |
·苹果园地面积估算结果 | 第63-64页 |
7 基于 TM 数据的花期苹果园地信息提取方法 | 第64-80页 |
·决策树分类法 | 第64-70页 |
·研究资料 | 第64页 |
·研究区土地利用类型划分 | 第64-65页 |
·决策树分类规则 | 第65-68页 |
·决策树模型的建立 | 第68-70页 |
·苹果园地面积估算结果 | 第70页 |
·混合像元分解法 | 第70-80页 |
·实测数据处理 | 第71-72页 |
·端元选取 | 第72-74页 |
·混合像元分解模型 | 第74-78页 |
·线性光谱分解 | 第74-75页 |
·改进后的线性分解模型 | 第75-78页 |
·苹果园地面积估算结果 | 第78-80页 |
8 精度分析与方法比较 | 第80-93页 |
·面积精度分析 | 第80-82页 |
·ALOS 影像面积精度分析 | 第81页 |
·CBERS 影像面积精度分析 | 第81页 |
·TM 影像面积精度分析 | 第81-82页 |
·空间精度分析 | 第82-91页 |
·ALOS 空间精度分析 | 第82-84页 |
·CBERS 空间精度分析 | 第84-87页 |
·TM 空间精度分析 | 第87-91页 |
·决策树分类结果空间精度分析 | 第87-88页 |
·混合像元分解结果空间精度分析 | 第88-91页 |
·植被指数信噪比评价 | 第91页 |
·方法比较与分析 | 第91-93页 |
·ALOS 影像苹果园地提取方法分析 | 第91-92页 |
·CBERS 影像苹果园地提取方法分析 | 第92页 |
·花期 CBERS 影像植被指数与波段比值指数 | 第92页 |
·多时相 CBERS 影像植被指数组合 | 第92页 |
·TM 影像苹果园地提取方法分析 | 第92-93页 |
·决策树分类法 | 第92-93页 |
·混合像元分解法 | 第93页 |
9 结论 | 第93-95页 |
·主要研究成果 | 第93-94页 |
·研究特色 | 第94-95页 |
·问题与展望 | 第95页 |
参考文献 | 第95-107页 |
致谢 | 第107-108页 |
攻读学位期间发表论文情况 | 第108页 |