| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 叶面积指数的测量方法研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.2 不同分辨率遥感影像反演LAI研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 多源遥感影像共同反演LAI研究现状 | 第18页 |
| 1.2.4 研究现状的总结分析 | 第18-19页 |
| 1.3 研究目的及内容 | 第19-20页 |
| 1.4 技术路线 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 研究区概况与数据获取 | 第22-28页 |
| 2.1 研究区域概况 | 第22-23页 |
| 2.1.1 地理位置概况 | 第22页 |
| 2.1.2 气候条件特点 | 第22页 |
| 2.1.3 社会经济及环境影响 | 第22-23页 |
| 2.2 野外数据采集 | 第23-26页 |
| 2.2.1 控制点及样方点坐标测量 | 第23-24页 |
| 2.2.2 叶面积指数测量 | 第24-25页 |
| 2.2.3 野外光谱测量 | 第25-26页 |
| 2.3 影像数据获取 | 第26-27页 |
| 2.3.1 GF-1影像选取 | 第26页 |
| 2.3.2 Landsat ETM+影像选取 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 数据处理及理论基础 | 第28-40页 |
| 3.1 影像预处理 | 第28-31页 |
| 3.1.1 辐射定标 | 第28-29页 |
| 3.1.2 大气校正 | 第29-30页 |
| 3.1.3 几何校正 | 第30页 |
| 3.1.4 影像裁剪 | 第30-31页 |
| 3.2 植被指数选择与提取 | 第31-36页 |
| 3.2.1 植被指数选取 | 第31-33页 |
| 3.2.2 影像波段及植被指数提取 | 第33-36页 |
| 3.3 极限学习机(ELM)模型原理 | 第36-38页 |
| 3.4 精度评价方法 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 GF-1与ETM+影像路域植被LAI反演比较分析 | 第40-57页 |
| 4.1 GF-1与ETM+影像光谱响应和波段反射率对比与分析 | 第40-41页 |
| 4.2 GF-1与ETM+影像LAI反演模型的对比与分析 | 第41-53页 |
| 4.2.1 基于经验模型的LAI反演与对比分析 | 第42-52页 |
| 4.2.2 基于机器学习的LAI反演与对比分析 | 第52-53页 |
| 4.3 GF-1与ETM+影像LAI空间分布一致性对比与分析 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论与展望 | 第57-59页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 附录B 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第66页 |
