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基于SEBAL模型的晋中市小麦水分生产力估算

论文说明第4-7页
摘要第7-9页
1.引言第9-18页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究目的和意义第9-10页
    1.2 国内外研究进展第10-16页
        1.2.1 作物信息提取研究进展第10-11页
        1.2.2 遥感技术在作物产量空间化中的研究进展第11-12页
        1.2.3 区域蒸散量估算研究进展第12-14页
        1.2.4 作物水分生产力估算研究进展第14-16页
    1.3 研究内容第16-17页
    1.4 技术路线第17-18页
2.研究区概况第18-19页
    2.1.地理位置第18-19页
    2.2.气候特征第19页
    2.3.社会经济概况第19页
3.数据概况及预处理第19-22页
    3.1 数据概况第19-20页
        3.1.1 Landsat 8 OLI_TIRS影像数据第19-20页
        3.1.2 统计数据第20页
        3.1.3 气象数据第20页
    3.2 数据预处理第20-22页
        3.2.1 Landsat 8影像辐射校正第20-21页
        3.2.2 Landsat 8影像几何校正第21-22页
4.作物分布信息提取第22-23页
5.作物产量空间化第23-26页
    5.1.多元回归模型第23-24页
    5.2.模型建立第24页
    5.3.检验精度第24-25页
    5.4.产量栅格化第25-26页
6.SEBAL模型与蒸散量反演第26-44页
    6.1.相关参数的反演:第27-31页
        6.1.1.归一化植被指数第27页
        6.1.2.地表反照率第27-28页
        6.1.3.地表比辐射率第28-29页
        6.1.4.地表温度第29-31页
    6.2.SEBAL模型各分量计算第31-37页
        6.2.1.净辐射通量Rn第31-33页
        6.2.2.土壤热通量G第33-34页
        6.2.3.感热通量H第34-36页
        6.2.4.潜热通量λE第36-37页
    6.3.日蒸散估算第37-38页
    6.4.日蒸散精度检验第38-44页
7.小麦水分生产力计算第44-46页
8.结论与讨论第46-48页
    8.1.结论第46-47页
    8.2.讨论第47-48页
参考文献第48-53页
Abstract第53-54页
致谢第55页

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