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 |