| 中文摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-44页 |
| ·研究意义 | 第13-16页 |
| ·国内外研究进展 | 第16-40页 |
| ·作物生长模型研究进展 | 第16-21页 |
| ·作物模型发展历程及典型代表 | 第16-20页 |
| ·作物模型存在的问题 | 第20-21页 |
| ·遥感反演地表生物物理量的方法综述 | 第21-27页 |
| ·统计方法 | 第23-24页 |
| ·物理模型反演方法 | 第24-27页 |
| ·遥感信息和作物模型结合研究进展 | 第27-39页 |
| ·驱动策略 | 第29-31页 |
| ·连续同化策略 | 第31-36页 |
| ·顺序同化策略 | 第36-38页 |
| ·验证策略 | 第38页 |
| ·作物模型辅助分析、理解遥感数据 | 第38-39页 |
| ·遥感信息和作物模型结合研究特点 | 第39页 |
| ·遥感信息和作物模型结合研究存在的问题 | 第39-40页 |
| ·研究内容 | 第40-44页 |
| ·论文组织结构 | 第41-43页 |
| ·技术路线 | 第43-44页 |
| 第二章 数据同化理论 | 第44-53页 |
| ·数据同化基础 | 第44-45页 |
| ·数据同化基本概念 | 第45-47页 |
| ·数据同化方法的发展历程 | 第47-49页 |
| ·集合卡尔曼滤波基本原理与算法 | 第49-52页 |
| ·集合卡尔曼滤波算法流程 | 第52-53页 |
| 第三章 研究区概况、数据及模型 | 第53-60页 |
| ·研究区概况 | 第53-54页 |
| ·数据 | 第54-58页 |
| ·气象数据 | 第54页 |
| ·站点作物观测数据 | 第54页 |
| ·站点土壤观测数据 | 第54-55页 |
| ·遥感数据及其预处理 | 第55-58页 |
| ·MODIS数据产品 | 第55页 |
| ·MODIS数据产品预处理 | 第55-58页 |
| ·统计数据 | 第58页 |
| ·其它数据 | 第58页 |
| ·PyWOFOST模型简介 | 第58-60页 |
| 第四章 基于波谱分析方法的东北作物分类及玉米制图研究 | 第60-77页 |
| ·研究方法 | 第61-68页 |
| ·确定作物种植范围 | 第61-62页 |
| ·提取作物NDVI时序曲线 | 第62-64页 |
| ·定义及评价训练样本 | 第64-68页 |
| ·最小噪声分离变换 | 第64-66页 |
| ·像元纯度指数 | 第66页 |
| ·定义训练样本及分类 | 第66-67页 |
| ·线性波谱分离 | 第67-68页 |
| ·研究结果 | 第68-71页 |
| ·作物分类结果 | 第68-69页 |
| ·精度验证 | 第69-71页 |
| ·东北三省玉米制图研究 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 基于集合卡尔曼滤波的PyWOFOST模型在东北玉米估产中的适用性验证 | 第77-96页 |
| ·玉米品种参数的调试及验证 | 第77-81页 |
| ·参数调试方法 | 第77-78页 |
| ·参数调试结果验证 | 第78-81页 |
| ·同化状态变量的选取 | 第81-82页 |
| ·同化方案中参数不确定性的确定 | 第82-84页 |
| ·模型参数的不确定性 | 第82-83页 |
| ·遥感观测的不确定性 | 第83-84页 |
| ·PyWOFOST模型同化模拟结果的评价 | 第84-92页 |
| ·PyWOFOST模型的产量同化模拟结果评价 | 第84-87页 |
| ·PyWOFOST模型的发育期同化模拟结果评价 | 第87-89页 |
| ·PyWOFOST模型的LAI同化模拟结果评价 | 第89-92页 |
| ·基于PyWOFOST模型模拟气象灾害条件下的玉米产量 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-96页 |
| 第六章 PyWOFOST模型在东北玉米估产中的应用 | 第96-109页 |
| ·在东北开展玉米遥感估产的重要意义 | 第96-97页 |
| ·区域数据准备 | 第97-100页 |
| ·气象数据 | 第97页 |
| ·积温、作物品种遗传参数及土壤参数 | 第97-98页 |
| ·作物模型初始值 | 第98页 |
| ·区域LAI数据 | 第98页 |
| ·玉米空间分布数据 | 第98-100页 |
| ·区域应用结果分析 | 第100-107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 第七章 结论与讨论 | 第109-115页 |
| ·主要工作和初步结论 | 第109-112页 |
| ·作物分类及玉米制图 | 第109-110页 |
| ·PyWOFOST模型的适用性验证 | 第110-111页 |
| ·基于PyWOFOST模型的东北玉米估产研究 | 第111-112页 |
| ·论文的创新点 | 第112页 |
| ·讨论与展望 | 第112-115页 |
| 参考文献 | 第115-128页 |
| 参加的科研项目 | 第128页 |
| 已发表的文章 | 第128页 |
| 正在审稿中的论文 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
