基于SPOT5影像的植被类型识别及叶面积指数定量估算研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·国内外相关课题研究现状 | 第14-20页 |
| ·森林植被类型遥感识别研究进展 | 第14-17页 |
| ·叶面积指数遥感定量估算研究进展 | 第17-20页 |
| ·研究内容与方法 | 第20-23页 |
| ·研究目的 | 第20页 |
| ·研究内容 | 第20页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第20-23页 |
| 第二章 研究区与数据 | 第23-37页 |
| ·研究区概况 | 第23-25页 |
| ·地理位置 | 第23页 |
| ·地势地形 | 第23-24页 |
| ·森林资源状况 | 第24-25页 |
| ·数据来源 | 第25-30页 |
| ·遥感数据 | 第25-26页 |
| ·外业数据 | 第26-29页 |
| ·样区数据 | 第29-30页 |
| ·数据预处理 | 第30-37页 |
| ·影像数据预处理 | 第30-32页 |
| ·观测数据处理 | 第32-37页 |
| 第三章 森林植被信息提取 | 第37-53页 |
| ·遥感信息提取方法 | 第37-38页 |
| ·基于知识及特征权重的信息提取模型 | 第38-41页 |
| ·地物特征信息挖掘及训练样区选取 | 第38-39页 |
| ·可分性判断及知识规则建立 | 第39-41页 |
| ·基于模型的样区信息提取 | 第41-53页 |
| ·样区地物特征信息的构建 | 第41-45页 |
| ·影像对象构建 | 第45-47页 |
| ·样本选取及可分性判断 | 第47-48页 |
| ·基于知识及特征的规则建立 | 第48-50页 |
| ·信息提取结果及精度评价 | 第50-53页 |
| 第四章 森林植被叶面积指数遥感定量估算研究 | 第53-69页 |
| ·LAI统计估算模型 | 第53-56页 |
| ·一元回归模型 | 第53-54页 |
| ·多元逐步回归模型 | 第54-55页 |
| ·回归方程显著性检验 | 第55页 |
| ·估测模型精度检验 | 第55-56页 |
| ·模型估算因子解析 | 第56-58页 |
| ·遥感因子解析 | 第56-58页 |
| ·地理因子 | 第58页 |
| ·因子提取 | 第58页 |
| ·叶面积指数定量估算一元统计回归模型 | 第58-65页 |
| ·叶面积指数一元线性回归模型 | 第59-60页 |
| ·叶面积指数指数回归模型 | 第60-61页 |
| ·叶面积指数对数回归模型 | 第61-62页 |
| ·叶面积指数幂函数回归模型 | 第62-63页 |
| ·一元统计回归模型精度检验 | 第63-65页 |
| ·叶面积指数定量估算多元统计回归模型 | 第65-67页 |
| ·叶面积指数估算多元逐步回归模型 | 第65-66页 |
| ·多元逐步回归模型精度检验 | 第66-67页 |
| ·样区森林植被叶面积指数反演结果 | 第67-69页 |
| 第五章 全文结论 | 第69-71页 |
| ·主要结论 | 第69-70页 |
| ·本文创新点 | 第70页 |
| ·存在的问题及展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
