| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-15页 |
| 1.2.1 AquaCrop模型应用研究进展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 作物模型敏感性分析研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.3 作物模型与遥感数据相结合研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.4 冬小麦需水量遥感估算研究进展 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第16-18页 |
| 2 研究区概况与实验设计 | 第18-24页 |
| 2.1 研究区概况 | 第18-19页 |
| 2.2 试验设计 | 第19-21页 |
| 2.3 数据获取 | 第21-23页 |
| 2.3.1 气象数据获取 | 第21页 |
| 2.3.2 作物数据获取 | 第21页 |
| 2.3.3 光谱数据获取 | 第21-22页 |
| 2.3.4 叶面积指数获取 | 第22页 |
| 2.3.5 田间管理数据 | 第22-23页 |
| 2.3.6 土壤养分数据 | 第23页 |
| 2.3.7 产量、品质数据 | 第23页 |
| 2.3.8 遥感影像数据获取 | 第23页 |
| 2.4 小结 | 第23-24页 |
| 3 AquaCrop作物模型敏感性分析 | 第24-40页 |
| 3.1 AquaCrop模型介绍 | 第24-28页 |
| 3.1.1 模型的数据输入和建库 | 第24-26页 |
| 3.1.2 模型的运行及输出 | 第26-27页 |
| 3.1.3 模型的后台调用模块 | 第27-28页 |
| 3.2 基于EFAST法的敏感性分析方法介绍 | 第28-29页 |
| 3.3 AquaCrop参数对冬小麦生物量的敏感性分析 | 第29-34页 |
| 3.4 AquaCrop参数对冬小麦产量的敏感性分析 | 第34-37页 |
| 3.5 不同水分处理下AquaCrop模型的参数本地化 | 第37-39页 |
| 3.6 小结 | 第39-40页 |
| 4 基于粒子群算法的AquaCrop模型需水量估算 | 第40-55页 |
| 4.1 粒子群算法研究 | 第40-42页 |
| 4.2 地上部生物量的遥感反演 | 第42-46页 |
| 4.2.1 植被指数获取 | 第43页 |
| 4.2.2 偏最小二乘回归分析 | 第43-46页 |
| 4.3 基于粒子群算法的作物生长模型与遥感同化 | 第46-50页 |
| 4.3.1 作物模型与遥感同化原理分析 | 第46-47页 |
| 4.3.2 粒子群最优适应度值分析 | 第47-50页 |
| 4.4 冬小麦需水量估算 | 第50-53页 |
| 4.4.2 冬小麦水分胁迫计算 | 第50-51页 |
| 4.4.3 冬小麦需水量计算 | 第51-53页 |
| 4.5 小结 | 第53-55页 |
| 5 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55-56页 |
| 5.2 问题与不足 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第67页 |
