| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 研究综述 | 第10-22页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·森林生物量的研究方法 | 第10-15页 |
| ·实测法 | 第11-12页 |
| ·蓄积转换法 | 第12-13页 |
| ·模型法 | 第13-15页 |
| ·无遥感因子模型法 | 第13-14页 |
| ·遥感模型法 | 第14-15页 |
| ·森林生物量遥感模型国内外的研究现状 | 第15-19页 |
| ·现有森林生物量遥感模型的优缺点 | 第19-20页 |
| ·本研究的目的意义 | 第20-22页 |
| 2 研究区概况及研究方法 | 第22-43页 |
| ·研究区的自然地理概况 | 第22-25页 |
| ·研究区的地理位置 | 第22页 |
| ·北京的气候 | 第22-23页 |
| ·北京的光能资源 | 第23页 |
| ·北京的降水资源 | 第23-24页 |
| ·北京的热量资源 | 第24页 |
| ·研究区的农业气候区划分区 | 第24-25页 |
| ·研究区的森林资源概况 | 第25-29页 |
| ·森林的自然概况 | 第25页 |
| ·森林资源状况 | 第25-27页 |
| ·山区森林资源现状 | 第27-28页 |
| ·林分起源情况 | 第27页 |
| ·林分资源的龄组结构 | 第27页 |
| ·优势树种情况 | 第27-28页 |
| ·北京市森林调查结果 | 第28-29页 |
| ·研究方法 | 第29-43页 |
| ·数据处理 | 第29-41页 |
| ·样地数据处理 | 第29-30页 |
| ·样地数据分析 | 第30-33页 |
| ·土壤厚度影像生成 | 第33-34页 |
| ·降水和气温数据处理 | 第34-35页 |
| ·地形数据处理 | 第35-37页 |
| ·TM影像数据处理 | 第37-38页 |
| ·影响因子数据计算及获取 | 第38-40页 |
| ·样地生物量数据的计算 | 第40-41页 |
| ·研究路线和方法 | 第41-43页 |
| ·建模方法 | 第41-42页 |
| ·技术流程图 | 第42-43页 |
| 3 森林生物量遥感模型的建立 | 第43-103页 |
| ·森林生物量遥感基础 | 第43-60页 |
| ·植物遥感原理 | 第43-45页 |
| ·植被指数模型 | 第45-50页 |
| ·比值植被指数(RVI-ratio vegetation index) | 第46-47页 |
| ·归—化植被指数(NDVI——Normailized Difference Vegetation Index) | 第47页 |
| ·调整土壤亮度的植被指数(SAVI、TSAVI、MSAVI) | 第47-49页 |
| ·差值植被指数(DVI—Difference Vegetation Index) | 第49页 |
| ·穗帽变换中的绿度植被指数(GVI) | 第49-50页 |
| ·垂直植被指数 | 第50页 |
| ·高光谱植物指数 | 第50页 |
| ·植被指数的影响因素 | 第50-53页 |
| ·物候—农事历(Phenology——Local Crop Calendar) | 第50-51页 |
| ·大气效应 | 第51-52页 |
| ·其他因素 | 第52-53页 |
| ·植被指数与地表参数的关系 | 第53-57页 |
| ·植被指数与生物物理参数的关系 | 第53页 |
| ·植被指数与叶面积指数的关系 | 第53-55页 |
| ·植被指数与叶绿素含量的关系 | 第55页 |
| ·植被指数与植被覆盖度的关系 | 第55-56页 |
| ·植被指数与生物量的关系 | 第56-57页 |
| ·植被指数与地表生态环境参数的关系 | 第57-60页 |
| ·植被指数与气候参数的关系 | 第58-59页 |
| ·植被指数与植物蒸散、土壤水分的关系 | 第59-60页 |
| ·森林生物量的变化规律 | 第60-61页 |
| ·逐步回归建立遥感统计模型 | 第61-67页 |
| ·数据预处理 | 第61-62页 |
| ·统计模型的建立 | 第62-66页 |
| ·不分龄组和树种、及分龄组不分树种建模 | 第62-65页 |
| ·分树种不分龄组建模 | 第65-66页 |
| ·分树种分龄组建模 | 第66页 |
| ·郁闭度与样地调查因子的相关性分析 | 第66-67页 |
| ·基于地理相似理论的生物量遥感模型的建立 | 第67-77页 |
| ·地理信息复杂模型 | 第67-77页 |
| ·地理信息复杂模型的概念 | 第67-69页 |
| ·地理相似理论与相似准则 | 第69-71页 |
| ·一般性遥感信息模型 | 第71-73页 |
| ·NPP地理相似准则的建立 | 第73-77页 |
| ·森林生物量独立因子团的建立及选择 | 第77-90页 |
| ·水热因子团 | 第77-80页 |
| ·气温因子 | 第77-79页 |
| ·水分因子 | 第79-80页 |
| ·光合作用因子团 | 第80-83页 |
| ·APAR、FRAR | 第80-83页 |
| ·光合作用 | 第83页 |
| ·地形因子团 | 第83-85页 |
| ·坡度/坡向的计算 | 第83-85页 |
| ·海拔变化因子 | 第85页 |
| ·森林特征因子团 | 第85-86页 |
| ·地位级因子 | 第85页 |
| ·土壤厚度因子 | 第85-86页 |
| ·年龄因子 | 第86页 |
| ·遥感因子 | 第86-88页 |
| ·吸收反射与反照度因子 | 第86-88页 |
| ·植被覆盖度 | 第88页 |
| ·森林生物量及蓄积量的一般式 | 第88-90页 |
| ·研究区森林生物量模型的解算 | 第90-103页 |
| ·不分龄组不分树种模型和分龄组不分树种模型 | 第90-91页 |
| ·分树种不分龄组建模 | 第91-94页 |
| ·分龄组分树种建模 | 第94-100页 |
| ·分块建模计算 | 第100-101页 |
| ·误差分析 | 第101-102页 |
| ·结论 | 第102-103页 |
| 4 预测 | 第103-107页 |
| ·植被指数的时间转换 | 第103-104页 |
| ·数据处理 | 第103-104页 |
| ·根据模型预测生物量 | 第104-107页 |
| 5 结论与讨论 | 第107-110页 |
| ·结论 | 第107页 |
| ·讨论 | 第107-109页 |
| ·相似准则生物量遥感模型与生物量遥感统计模型 | 第107-108页 |
| ·相似准则生物量遥感模型的适用范围 | 第108页 |
| ·相似准则生物量遥感模型与生长方程 | 第108页 |
| ·相似准则生物量遥感模型的时空特性 | 第108-109页 |
| ·创新与展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-115页 |
| 个人简介 | 第115-116页 |
| 第一导师简介 | 第116-118页 |
| 第二导师简介 | 第118-119页 |
| 论文及获奖成果清单 | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120页 |
