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基于随机森林的遥感干旱监测模型及其应用研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-18页
        1.2.1 气象干旱指数第11-13页
        1.2.2 农业干旱指数第13-16页
        1.2.3 综合多要素的干旱指数第16-17页
        1.2.4 随机森林算法研究进展第17-18页
    1.3 研究目标和主要内容第18-20页
        1.3.1 研究目标第18页
        1.3.2 研究内容第18-19页
        1.3.3 技术路线第19-20页
第二章 研究区概况与数据资料第20-26页
    2.1 研究区概况第20-21页
        2.1.1 气候与地貌第20-21页
        2.1.2 主要气象灾害第21页
    2.2 遥感数据及预处理第21-24页
        2.2.1 MODIS数据产品第21-22页
        2.2.2 TRMM数据产品第22-23页
        2.2.3 SRTM-DEM数据产品第23页
        2.2.4 遥感数据的预处理第23-24页
    2.3 气象数据及土壤数据第24-26页
第三章 模型的变量与验证指标第26-37页
    3.1 模型的变量第26-34页
        3.1.1 植被状况指数(VCI)第26-27页
        3.1.2 温度状况指数(TCI)第27页
        3.1.3 TRMM-Z指数第27-30页
        3.1.4 地表覆盖类型(LC)第30-31页
        3.1.5 高程(DEM)、坡度(SLOPE)、坡向(ASPECT)第31-32页
        3.1.6 土壤有效含水量(AWC)第32-33页
        3.1.7 综合气象干旱指数(CI)第33-34页
    3.2 模型的验证与评价指标第34-36页
        3.2.1 标准化降水蒸散指数(SPEI)第34-35页
        3.2.2 土壤相对湿度第35页
        3.2.3 温度植被指数(TVDI)第35-36页
    3.3 本章小结第36-37页
第四章 基于随机森林的遥感干旱监测模型的构建及验证第37-53页
    4.1 随机森林算法第37-38页
    4.2 模型的构建第38-40页
        4.2.1 模型的构建原理第38-39页
        4.2.2 模型构建过程第39-40页
    4.3 模型结果与验证第40-45页
        4.3.1 模型结果的精度评价第41-42页
        4.3.2 基于标准化降水蒸散指数(SPEI)的验证第42-44页
        4.3.3 基于土壤相对湿度的验证第44-45页
    4.4 模型监测能力评价第45-51页
        4.4.1 模型对农业干旱监测能力的评价第45-50页
        4.4.2 模型对气象干旱监测能力的评价第50-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第五章 模型的应用及河南省干旱特征分析第53-63页
    5.1 模型实际监测结果分析第53-56页
    5.2 河南省干旱特征分析第56-62页
        5.2.1 干旱频率分析第56-58页
            5.2.1.1 全年干旱频率分析第56-57页
            5.2.1.2 四季干旱频率分析第57-58页
        5.2.2 干旱强度分析第58-62页
            5.2.2.1 全年干旱强度分析第59-60页
            5.2.2.2 四季干旱强度分析第60-62页
    5.3 本章小结第62-63页
第六章 结论与展望第63-66页
    6.1 主要结论第63-65页
    6.2 研究特色与创新点第65页
    6.3 存在不足与展望第65-66页
参考文献第66-71页
作者简介第71-72页
致谢第72页

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