摘要 | 第6-8页 |
abstract | 第8-10页 |
第一章 绪论 | 第13-18页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 高光谱遥感研究进展 | 第14-15页 |
1.2.1 高光谱遥感的起源与发展 | 第14页 |
1.2.2 高光谱遥感监测植被的机理 | 第14-15页 |
1.3 农学参数高光谱遥感监测进展 | 第15-17页 |
1.3.1 叶绿素 | 第15-16页 |
1.3.2 叶面积指数 | 第16-17页 |
1.4 研究内容 | 第17-18页 |
第二章 材料与方法 | 第18-26页 |
2.1 研究区概况 | 第18页 |
2.2 田间试验设计 | 第18-19页 |
2.3 冬小麦冠层高光谱数据测定 | 第19页 |
2.4 冬小麦生理生化参数测定 | 第19-20页 |
2.4.1 冬小麦冠层叶绿素含量测定 | 第19-20页 |
2.4.2 冬小麦冠层LAI测定 | 第20页 |
2.5 数据处理与分析 | 第20-23页 |
2.5.1 高光谱数据预处理 | 第20页 |
2.5.2 一阶微分光谱 | 第20页 |
2.5.3 连续统去除光谱 | 第20-21页 |
2.5.4 光谱吸收特征参数 | 第21-22页 |
2.5.5 光谱指数 | 第22-23页 |
2.6 数据分析建模方法 | 第23-25页 |
2.6.1 普通回归分析 | 第23页 |
2.6.2 主成分回归分析 | 第23页 |
2.6.3 BP人工神经网络回归分析 | 第23-24页 |
2.6.4 模型精度检验 | 第24-25页 |
2.7 技术路线 | 第25-26页 |
第三章 不同生育期冬小麦生理生化参数及其高光谱特征 | 第26-34页 |
3.1 不同生育期冬小麦生理生化参数变化 | 第26-27页 |
3.1.1 冠层叶绿素 | 第26-27页 |
3.1.2 叶面积指数 | 第27页 |
3.2 不同生育期冬小麦冠层高光谱特征 | 第27-32页 |
3.2.1 冠层原始光谱反射特征 | 第27-28页 |
3.2.2 冠层一阶微分光谱反射特征 | 第28页 |
3.2.3 冠层连续统去除光谱特征 | 第28-31页 |
3.2.4 冠层光谱红边特征 | 第31-32页 |
3.3 讨论 | 第32页 |
3.4 结论 | 第32-34页 |
第四章 不同生育期冬小麦冠层叶绿素含量高光谱估算模型 | 第34-63页 |
4.1 不同叶绿素含量冠层高光谱特征分析 | 第34-37页 |
4.1.1 冠层原始光谱反射率特征 | 第34-35页 |
4.1.2 冠层一阶微分光谱和红边特征 | 第35-36页 |
4.1.3 冠层连续统去除光谱反射特征 | 第36-37页 |
4.2 基于特征波段的冠层叶绿素含量估算 | 第37-44页 |
4.2.1 不同生育期冬小麦冠层光谱、一阶微分光谱、连续统去除光谱与冠层叶绿素含量的相关分析 | 第37-39页 |
4.2.2 基于特征波段的冠层叶绿素含量反演及检验 | 第39-44页 |
4.3 基于光谱吸收特征参数的冠层叶绿素含量估算 | 第44-49页 |
4.3.1 不同生育期冬小麦光谱吸收特征参数与冠层叶绿素含量相关分析 | 第44-45页 |
4.3.2 基于光谱吸收特征参数的冠层叶绿素含量反演及检验 | 第45-49页 |
4.4 基于光谱指数的冠层叶绿素含量估算 | 第49-56页 |
4.4.1 光谱指数与冠层叶绿素含量相关分析 | 第49-53页 |
4.4.2 基于光谱指数的冠层叶绿素含量反演及检验 | 第53-56页 |
4.5 基于PCA-BP人工神经网络的冠层叶绿素含量模型估算 | 第56-60页 |
4.6 讨论 | 第60页 |
4.7 结论 | 第60-63页 |
第五章 不同生育期冬小麦冠层LAI高光谱估算模型 | 第63-87页 |
5.1 不同LAI冠层高光谱特征分析 | 第63-66页 |
5.1.1 冠层原始光谱反射率特征 | 第63-64页 |
5.1.2 冠层一阶微分光谱特征和红边特征 | 第64-65页 |
5.1.3 冠层连续统去除光谱反射特征 | 第65-66页 |
5.2 基于特征波段的LAI估算 | 第66-75页 |
5.2.1 不同生育期冬小麦冠层原始光谱、一阶微分光谱、连续统去除光谱与冠层LAI相关分析 | 第66-69页 |
5.2.2 基于特征波段的冠层LAI反演及检验 | 第69-75页 |
5.3 基于光谱指数的冠层LAI估算 | 第75-81页 |
5.3.1 光谱指数与冠层LAI相关分析 | 第75-78页 |
5.3.2 基于光谱指数的冠层LAI反演及检验 | 第78-81页 |
5.4 基于PCA-BP人工神经网络的冠层LAI模型估算 | 第81-83页 |
5.5 讨论 | 第83-84页 |
5.6 结论 | 第84-87页 |
第六章 结论与展望 | 第87-90页 |
6.1 研究结论 | 第87-88页 |
6.2 研究展望 | 第88-90页 |
参考文献 | 第90-95页 |
致谢 | 第95-96页 |
作者简介 | 第96页 |