| 中文摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 1、前言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外发展概况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内发展概况 | 第13-14页 |
| 1.2.3 神经网络研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第16-18页 |
| 2、研究区概况 | 第18-22页 |
| 2.1 地理位置 | 第18-19页 |
| 2.2 自然环境 | 第19-20页 |
| 2.2.1 气候特点 | 第19页 |
| 2.2.2 地形地貌 | 第19页 |
| 2.2.3 植被状况 | 第19-20页 |
| 2.3 社会经济 | 第20-22页 |
| 3、研究内容和方法 | 第22-29页 |
| 3.1 研究内容 | 第22页 |
| 3.1.1 建立神经网络估产模型及精度检验 | 第22页 |
| 3.1.2 牧户尺度草地产草量估测及草地利用情况评价 | 第22页 |
| 3.1.3 在大数据平台中的应用 | 第22页 |
| 3.2 研究方法 | 第22-29页 |
| 3.2.1 技术路线图 | 第22-24页 |
| 3.2.2 神经网络的选取 | 第24-25页 |
| 3.2.3 地面数据的获取和处理 | 第25-26页 |
| 3.2.4 遥感数据的处理 | 第26页 |
| 3.2.5 植被指数的计算 | 第26-29页 |
| 4、产草量估产模型的构建和验证 | 第29-34页 |
| 4.1 产草量估产模型的构建 | 第29-32页 |
| 4.1.1 确定样本 | 第29-30页 |
| 4.1.2 样本预处理 | 第30-31页 |
| 4.1.3 建立神经网络 | 第31页 |
| 4.1.4 训练神经网络 | 第31-32页 |
| 4.1.5 仿真计算 | 第32页 |
| 4.2 产草量估产模型的验证 | 第32-34页 |
| 5、模型应用 | 第34-47页 |
| 5.1 牧户尺度草地产草量估测及评价 | 第34-42页 |
| 5.2 NET环境中神经网络估产模型的实现 | 第42-47页 |
| 6、结论、讨论及展望 | 第47-50页 |
| 6.1 结论 | 第47页 |
| 6.2 讨论 | 第47-48页 |
| 6.3 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |