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基于主成分分析的叶片光谱模拟与参数反演

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 选题背景及研究意义第9页
    1.2 植被参数反演国内外研究现状第9-12页
    1.3 研究内容第12-13页
    1.4 论文的组织结构第13-15页
2 数据与方法第15-23页
    2.1 叶片反射率数据集第15-16页
        2.1.1 叶片反射率光谱测量原理第15页
        2.1.2 LOPEX93数据集第15-16页
        2.1.3 ANGERS数据集第16页
        2.1.4 农科院数据集第16页
    2.2 PROSPECT模型模拟与敏感性分析第16-20页
        2.2.1 PROSPECT模型模拟第16-18页
        2.2.2 叶片生化组分敏感性分析第18-20页
    2.3 植被光谱指数第20-21页
    2.4 精度评价指标第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
3 基于主成分分析的叶片光谱重构研究第23-29页
    3.1 主成分变换(PCA)第23-25页
    3.2 基于PCA数据驱动方法重构叶片反射率光谱第25-28页
    3.3 本章小结第28-29页
4 基于主成分分析的叶片参数建模与反演研究第29-42页
    4.1 叶片参数反演模型建立第29-31页
    4.2 叶片参数反演模型验证第31-34页
    4.3 主成分分析方法与传统植被指数反演叶片生化组分的对比分析第34-37页
    4.4 叶片生化组分反演方法讨论第37-40页
        4.4.1 主成分分析方法重构叶片反射率光谱精度第37-38页
        4.4.2 主成分分析方法反演叶片参数的精度第38-39页
        4.4.3 基于主成分分析的数据驱动方法的局限性第39-40页
    4.5 本章小结第40-42页
5 基于主成分分析的叶片光谱恢复研究第42-51页
    5.1 光谱恢复的意义第42页
    5.2 基于主成分分析的光谱恢复方法第42-43页
    5.3 光谱恢复精度评价第43-45页
    5.4 基于PCA方法恢复光谱的参数反演性能评价第45-49页
    5.5 本章小结第49-51页
6 总结与展望第51-53页
    6.1 总结第51-52页
    6.2 未来展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-63页

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