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科尔沁沙地土壤表层水分遥感反演模型研究

致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-25页
   ·研究背景第11-12页
   ·国内外遥感监测土壤水分研究进展第12-15页
     ·国外遥感监测土壤水分进展第13-14页
     ·国内遥感监测土壤水分进展第14-15页
   ·遥感反演土壤水分相关概念第15-19页
     ·土壤水分第15页
     ·土壤水分的表示方法第15-17页
     ·归一化植被指数(NDVI)第17页
     ·地表温度(LST)第17-18页
     ·地表温度与植被指数的关系第18-19页
   ·建立土壤含水量遥感信息模型的方法第19-23页
     ·用热惯法反演土壤表层含水量第20-21页
     ·用温度植被干旱指数法(TVDI)反演土壤表层含水量第21-22页
     ·用BP 神经网络法反演土壤表层含水量第22-23页
   ·研究的目的和意义第23-24页
   ·研究的技术路线第24-25页
2 研究区概况及数据获取第25-30页
   ·自然地理环境第25-27页
     ·地理位置第25页
     ·地貌条件第25-26页
     ·气候第26页
     ·水文条件第26-27页
     ·土壤类型第27页
   ·数据获取第27-30页
     ·样地选取第27-28页
     ·测定时间第28页
     ·仪器和工具第28页
     ·遥感数据的选择第28-30页
3 遥感影像预处理第30-37页
   ·几何校正第30页
   ·投影转换第30-31页
   ·Landsat TM 5 辐射定标第31-32页
   ·大气校正第32-37页
     ·FLAASH 模块简介第33-34页
     ·FLAASH 大气校正操作步骤第34-37页
4 土壤含水量遥感信息模型第37-63页
   ·遥感反演土壤水分地表参量计算第37-46页
     ·归一化植被指数(NDVI)第37页
     ·地表温度(LST)第37-43页
     ·地表反照率第43-46页
   ·热惯量法反演土壤含水量第46-48页
     ·热惯量法理论基础第46-47页
     ·热惯量与土壤水分的关系模型第47-48页
   ·使用温度植被干旱指数法(TVDI)反演土壤水分第48-52页
     ·温度植被干旱指数(TVDI)原理和计算方法第48-50页
     ·TVDI 的反演过程及结果第50-52页
   ·用BP 神经网络法反演土壤表层含水量第52-58页
     ·BP 算法原理第53-54页
     ·BP 神经网络模型的实现第54-58页
   ·土壤含水量精度检验与分析第58-63页
     ·土壤含水量遥感信息模型的阈值选择研究第58-59页
     ·精度检验第59-61页
     ·结果分析第61-63页
结论第63-65页
参考文献第65-70页
作者简历第70-72页
学位论文数据集第72-73页

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