中文摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第一章 引言 | 第9-22页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 时序植被指数研究进展 | 第10-13页 |
1.2.1 时序植被指数数据集介绍 | 第10-11页 |
1.2.2 时序植被指数数据集的应用进展 | 第11-13页 |
1.3 时序植被指数重构方法研究进展 | 第13-19页 |
1.3.1 基于降噪的时序数据重构方法 | 第13-16页 |
1.3.2 基于时空数据融合的数据重构方法 | 第16-18页 |
1.3.3 回归分析及其他方法 | 第18-19页 |
1.4 研究内容及论文框架 | 第19-20页 |
1.4.1 研究目标和主要研究内容 | 第19页 |
1.4.2 研究框架 | 第19-20页 |
1.5 论文章节安排 | 第20-22页 |
第二章 时间序列遥感数据预处理 | 第22-33页 |
2.1 试验区概况 | 第22页 |
2.2 数据来源 | 第22-24页 |
2.3 基于TIMESAT的MODIS NDVI时间序列滤波处理 | 第24-26页 |
2.4 滤波结果分析与评价 | 第26-32页 |
2.4.1 滤波结果视觉对比 | 第26-27页 |
2.4.2 原始曲线拟合效果定性分析 | 第27-29页 |
2.4.3 滤波结果误差定量分析 | 第29-31页 |
2.4.4 滤波效果综合评价 | 第31-32页 |
2.5 本章小结 | 第32-33页 |
第三章 时序NDVI重构方法研究 | 第33-70页 |
3.1 重构方法的理论基础 | 第33-41页 |
3.1.1 时空自适应反射率融合模型(STARFM) | 第33-36页 |
3.1.2 改进型时空自适应反射率融合模型(E-STARFM) | 第36-39页 |
3.1.3 回归分析方法构建时序数据 | 第39-41页 |
3.2 不同重构方法试验方案设计 | 第41-43页 |
3.2.1 实验数据及设计方案 | 第41-42页 |
3.2.2 融合结果评价指标 | 第42-43页 |
3.3 不同季相不同时间间隔条件下重构方法试验 | 第43-49页 |
3.3.1 定性分析 | 第43-45页 |
3.3.2 定量评价 | 第45-46页 |
3.3.3 典型地类重构结果评价 | 第46-49页 |
3.4 不同季相相同时间间隔条件下重构方法试验 | 第49-54页 |
3.4.1 定性分析 | 第49-50页 |
3.4.2 定量评价 | 第50-51页 |
3.4.3 典型地类重构结果评价 | 第51-54页 |
3.5 相同季相不同时间间隔条件下重构方法试验 | 第54-59页 |
3.5.1 定性分析 | 第54-55页 |
3.5.2 定量评价 | 第55-56页 |
3.5.3 典型地类重构结果评价 | 第56-59页 |
3.6 相同季相相同时间间隔条件下重构方法试验 | 第59-64页 |
3.6.1 定性分析 | 第59-60页 |
3.6.2 定量评价 | 第60-61页 |
3.6.3 典型地类重构结果评价 | 第61-64页 |
3.7 重构方案对比分析 | 第64-68页 |
3.7.1 时间和空间适应性评价 | 第64页 |
3.7.2 典型地类重构结果评价 | 第64-66页 |
3.7.3 重构结果误差分析 | 第66-67页 |
3.7.4 重构方法计算成本 | 第67-68页 |
3.7.5 重构方案推荐 | 第68页 |
3.8 本章小结 | 第68-70页 |
第四章 长汀县中等分辨率时序NDVI数据集构建与评价 | 第70-88页 |
4.1 时序数据集重构方法的选择 | 第70-72页 |
4.1.1 遥感数据获取情况 | 第70-71页 |
4.1.2 时序数据集重构方法选择方案 | 第71-72页 |
4.2 时序数据集重构结果 | 第72-76页 |
4.3 NDVI数据集质量评价 | 第76-86页 |
4.3.1 时序变化趋势相似性 | 第76-77页 |
4.3.2 典型地物的时空趋势 | 第77-78页 |
4.3.3 重构结果与真值对比 | 第78页 |
4.3.4 时序数据集合理性分析 | 第78-79页 |
4.3.5 地类繁杂区重构效果评价 | 第79-86页 |
4.4 本章小结 | 第86-88页 |
第五章 结论与展望 | 第88-90页 |
5.1 主要结论 | 第88-89页 |
5.2 存在的问题及展望 | 第89-90页 |
参考文献 | 第90-97页 |
致谢 | 第97-98页 |
个人简介、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第98页 |