| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景、目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-16页 |
| 1.2.1 湿地植被遥感研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 湿地植被遥感分类方法研究进展 | 第13-15页 |
| 1.2.3 湿地植被生物量遥感估算研究进展 | 第15-16页 |
| 1.2.4 相关研究进展评述 | 第16页 |
| 1.3 研究内容、技术路线与创新点 | 第16-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.3.3 创新点 | 第18-20页 |
| 第二章 研究区概况与数据源 | 第20-25页 |
| 2.1 研究区概况 | 第20-21页 |
| 2.1.1 自然地理概况 | 第20页 |
| 2.1.2 水生植被特征 | 第20-21页 |
| 2.2 遥感影像数据源的获取 | 第21-24页 |
| 2.2.1 高分一号卫星影像的获取 | 第21-23页 |
| 2.2.2 Landsat系列卫星影像的获取 | 第23-24页 |
| 2.3 野外实测数据的获取 | 第24-25页 |
| 第三章 数据分析与处理 | 第25-32页 |
| 3.1 野外和室内实测芦苇生物量数据 | 第25-26页 |
| 3.2 遥感数据的处理 | 第26-29页 |
| 3.2.1 Landsat卫星影像的处理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 GF-1遥感影像的处理 | 第27-29页 |
| 3.3 各类植被指数及其它特征集的计算 | 第29-31页 |
| 3.3.1 各类植被指数的计算 | 第30页 |
| 3.3.2 其它特征集的计算 | 第30-31页 |
| 3.4 小结 | 第31-32页 |
| 第四章 逆植被指数的构建与芦苇分布信息的提取 | 第32-45页 |
| 4.1 光谱曲线分析及逆植被指数的构建 | 第32-37页 |
| 4.1.1 地物光谱曲线分析 | 第32页 |
| 4.1.2 逆植被指数构建原理 | 第32-35页 |
| 4.1.3 基于GF-1的逆植被指数a取值范围的确定 | 第35-37页 |
| 4.2 乌梁素海芦苇空间分布信息提取 | 第37-44页 |
| 4.2.1 影像特征的分析和选取 | 第38-39页 |
| 4.2.2 遥感影像多尺度分割 | 第39-40页 |
| 4.2.3 湿地分类特征集的选取 | 第40-41页 |
| 4.2.4 基于分类规则集的分类 | 第41-42页 |
| 4.2.5 分类结果精度评价分析 | 第42-43页 |
| 4.2.6 逆植被指数对分类精度的影响 | 第43-44页 |
| 4.3 小结 | 第44-45页 |
| 第五章 湿地芦苇地上生物量遥感估算 | 第45-52页 |
| 5.1 芦苇生长物候规律的研究 | 第45页 |
| 5.2 湿地芦苇生物量遥感估算 | 第45-51页 |
| 5.2.1 基于统计学的芦苇干湿生物量关系分析 | 第46-47页 |
| 5.2.2 基于GF-1多光谱数据的芦苇地上生物量遥感反演 | 第47-51页 |
| 5.2.2.1 遥感反演相关参数的选取 | 第48页 |
| 5.2.2.2 相关性分析 | 第48页 |
| 5.2.2.3 生物量反演及精度检验 | 第48-51页 |
| 5.3 小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 主要结论 | 第52-53页 |
| 6.2 不足与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 基金项目 | 第59页 |