| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 水稻遥感估产国内外研究进展 | 第13-22页 |
| 1.2.1 种植面积提取 | 第13页 |
| 1.2.2 水稻估产 | 第13-22页 |
| 1.2.2.1 统计回归模型 | 第14-15页 |
| 1.2.2.2 基于作物生长模型的估产方法 | 第15-19页 |
| 1.2.2.3 GPP作物估产模型 | 第19-21页 |
| 1.2.2.4 无人机估产 | 第21-22页 |
| 1.3 本文重点研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.1 基于天尺度GPP模型的水稻估产 | 第22页 |
| 1.3.2 基于相对光谱变量的无人机水稻遥感估产 | 第22-23页 |
| 1.4 本文技术路线 | 第23-24页 |
| 2 研究区概况与研究数据 | 第24-34页 |
| 2.1 基于GPP模型的水稻估产研究区 | 第24-25页 |
| 2.2 基于无人机遥感估产的研究区 | 第25-28页 |
| 2.3 研究数据及其预处理 | 第28-34页 |
| 2.3.1 GPP估产模型所需数据 | 第28-29页 |
| 2.3.1.1 常规气象数据 | 第28页 |
| 2.3.1.2 辐射 | 第28页 |
| 2.3.1.3 地表反射率和叶面积指数 | 第28-29页 |
| 2.3.2 无人机估产数据及其预处理 | 第29-34页 |
| 2.3.2.1 无人机估产数据 | 第29-32页 |
| 2.3.2.2 无人机成像高光谱数据预处理 | 第32-34页 |
| 3 基于天尺度新GPP模型的区域水稻估产 | 第34-49页 |
| 3.1 研究方法 | 第35-39页 |
| 3.1.1 天尺度新GPP模型 | 第35-36页 |
| 3.1.2 GPP换算为NPP并进行水稻估产计算 | 第36-37页 |
| 3.1.3 水稻估产纯像元提取 | 第37-39页 |
| 3.2 结果分析 | 第39-48页 |
| 3.2.1 固定收获指数估产结果 | 第39-42页 |
| 3.2.2 固定收获指数估产误差分析 | 第42-43页 |
| 3.2.3 收获指数随时间变化估产结果 | 第43-48页 |
| 3.2.3.1 收获指数随时间变化趋势 | 第43-45页 |
| 3.2.3.2 考虑收获指数随时间变化的估产结果 | 第45-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 田块尺度无人机高光谱相对变量水稻估产 | 第49-61页 |
| 4.1 研究方法 | 第49-52页 |
| 4.1.1 田块相对光谱指数模型及其最优组合的构建 | 第49-50页 |
| 4.1.2 田块相对光谱变量估产模型 | 第50-52页 |
| 4.2 结果与分析 | 第52-60页 |
| 4.2.1 用于水稻产量监测的最佳田块相对光谱指数构建 | 第52-54页 |
| 4.2.2 不同生育期的估产模型 | 第54-58页 |
| 4.2.2.1 单生育期估产模型 | 第54-55页 |
| 4.2.2.2 两个生育期组合估产模型 | 第55-56页 |
| 4.2.2.3 三个生育期组合估产模型 | 第56-57页 |
| 4.2.2.4 四个生育期组合估产模型 | 第57-58页 |
| 4.2.2.5 五个生育期组合估产模型 | 第58页 |
| 4.2.2.6 所有生育期组合估产模型 | 第58页 |
| 4.2.3 估产模型回归方程检验 | 第58-60页 |
| 4.2.4 最优估产模型验证 | 第60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 像元点尺度无人机高光谱相对变量水稻估产 | 第61-72页 |
| 5.1 最优相对光谱指数的选择 | 第62-64页 |
| 5.2 不同生育期组合模型 | 第64-69页 |
| 5.2.1 单生育期估产模型 | 第64-65页 |
| 5.2.2 两个生育期组合 | 第65-66页 |
| 5.2.3 三个生育期组合 | 第66-67页 |
| 5.2.4 四个生育期组合 | 第67-68页 |
| 5.2.5 五个生育期组合 | 第68-69页 |
| 5.2.6 所有生育期组合 | 第69页 |
| 5.3 多生育期模型比较及择优 | 第69-71页 |
| 5.3.1 基于回归模型方程显著性检验的最优模型确定 | 第69-70页 |
| 5.3.2 模型验证 | 第70-71页 |
| 5.3.3 模型结果展示 | 第71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 研究成果与展望 | 第72-76页 |
| 6.1 主要研究成果 | 第72页 |
| 6.2 创新点 | 第72-73页 |
| 6.3 研究展望 | 第73-76页 |
| 6.3.1 天尺度GPP估产模型存在的不足 | 第73-74页 |
| 6.3.2 无人机相对光谱变量估产存在的问题 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-88页 |
| 作者简介 | 第88页 |
