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基于机载LiDAR和多光谱遥感的作物LAI反演方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 选题背景与研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状和发展趋势第11-13页
        1.2.1 机载LiDAR反演LAI方法第11-12页
        1.2.2 多光谱数据LAI反演方法第12页
        1.2.3 多源数据的LAI反演方法第12-13页
    1.3 研究内容与论文组织结构第13-14页
        1.3.1 机载LiDAR反演作物叶面积指数第13页
        1.3.2 LiDAR和多光谱遥感反演农作物叶面积指数第13页
        1.3.3 论文组织结构第13-14页
    1.4 技术路线第14-16页
第二章 研究区与数据资料第16-26页
    2.1 研究区域概况及地理环境第16页
    2.2 飞行平台介绍及相关技术介绍第16-20页
        2.2.1 无人机飞行平台第16-18页
        2.2.2 LiDAR传感器第18页
        2.2.3 多光谱传感器第18-20页
    2.3 数据获取第20-26页
        2.3.1 航线规划与设计第20-22页
        2.3.2 雷达数据预处理第22-23页
        2.3.3 多光谱数据处理第23-24页
        2.3.4 实测数据采集第24-26页
第三章 数据预处理及精度评价第26-38页
    3.1 数据处理第26-31页
        3.1.1 LiDAR数据处理第26-28页
        3.1.2 多光谱数据处理第28-30页
        3.1.3 实测采样数据处理第30-31页
    3.2 数据精度评价第31-38页
        3.2.1 误差分析第31-34页
        3.2.2 数据精度评价第34-38页
    3.3 本章小结第38页
第四章 机载LiDAR的农作物LAI反演方法第38-46页
    4.1 技术路线第38-39页
    4.2 LAI定义第39-40页
    4.3 反演LAI参数提取第40-42页
    4.4 实测样本及相关性分析第42-43页
    4.5 回归建模及反演LAI精度验证第43-45页
        4.5.1 模型构建第43-44页
        4.5.2 精度验证第44-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第五章 多源数据的农作物LAI反演方法第46-50页
    5.1 技术路线第46-47页
    5.2 相关遥感因子选取第47-48页
    5.3 逐步回归优化LAI反演模型及精度验证第48-49页
        5.3.1 模型构建第48-49页
        5.3.2 精度验证第49页
    5.4 本章小结第49-50页
第六章 结果与讨论第50-52页
    6.1 研究结论第50-51页
    6.2 不足与展望第51-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-57页
作者简介第57-58页
附件第58页

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