| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 主要缩略语表 | 第13-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第17-18页 |
| ·项目来源与经费支持 | 第18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-22页 |
| ·植被生物量传统获取方法 | 第19-20页 |
| ·植被生物量遥感反演方法 | 第20-21页 |
| ·存在的问题 | 第21-22页 |
| ·论文研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 研究区概况与数据获取 | 第24-31页 |
| ·研究区概况 | 第24-25页 |
| ·实验数据获取 | 第25-30页 |
| ·机载LIDAR点云数据获取 | 第26-27页 |
| ·机载高光谱影像获取 | 第27-29页 |
| ·地面实测数据获取 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 机载LIDAR与高光谱数据预处理及特征提取 | 第31-44页 |
| ·机载LIDAR点云与高光谱影像预处理 | 第31-37页 |
| ·机载LIDAR点云预处理 | 第31-34页 |
| ·高光谱影像预处理 | 第34-36页 |
| ·机载LIDAR与高光谱数据的配准 | 第36-37页 |
| ·机载LIDAR与高光谱数据的特征提取 | 第37-42页 |
| ·LIDAR数据特征提取 | 第37-39页 |
| ·高光谱影像特征提取 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于决策树的机载LIDAR与高光谱数据融合分类 | 第44-58页 |
| ·决策树分类算法 | 第44-46页 |
| ·盐城滨海湿生植被分类体系 | 第46-48页 |
| ·基于决策树的融合分类实验 | 第48-57页 |
| ·植被区域提取 | 第49-52页 |
| ·分类特征变量选取与分析 | 第52-54页 |
| ·植被分类实验与分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 机载LIDAR与高光谱数据融合的植被生物量遥感反演与分析 | 第58-75页 |
| ·植被生物量遥感反演模型 | 第59-60页 |
| ·生物量遥感反演模型构建 | 第60-67页 |
| ·分类别生物量反演模型构建 | 第61-66页 |
| ·整体生物量反演模型构建 | 第66-67页 |
| ·生物量遥感反演与分析 | 第67-74页 |
| ·模型精度验证 | 第67-70页 |
| ·生物量反演结果与分析 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简历及在读期间参与的研究工作 | 第83页 |
