基于时间序列模型和SVM的草地生物量预测研究--以青海湖流域为例
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 前言 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 时间序列模型应用现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 生物量预测发展应用现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 生物量估算模型研究 | 第14-15页 |
| 1.2.4 青海湖地区生物量估算和预测研究 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 研究区与数据 | 第19-23页 |
| 2.1 研究区概况 | 第19-21页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第19-20页 |
| 2.1.2 生态环境概况 | 第20-21页 |
| 2.2 数据介绍 | 第21-22页 |
| 2.2.1 遥感影像数据 | 第21页 |
| 2.2.2 气候数据 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于MODIS数据集的预测模型构建与优选 | 第23-30页 |
| 3.1 预测模型理论基础 | 第23-24页 |
| 3.2 预测模型构建与对比 | 第24-27页 |
| 3.3 预测数据精度验证 | 第27-29页 |
| 3.3.1 精度验证方法 | 第27页 |
| 3.3.2 数据精度分析 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 青海湖生物量预测模型优化 | 第30-36页 |
| 4.1 优化模型理论基础 | 第30页 |
| 4.2 ARIMA优化模型构建与对比 | 第30-31页 |
| 4.3 预测NDVI数据集生成 | 第31-32页 |
| 4.4 预测NDVI精度分析 | 第32-35页 |
| 4.4.1 点上NDVI精度验证 | 第32-33页 |
| 4.4.2 面上NDVI精度验证 | 第33-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 青海湖流域生物量预测空间拓展及格局分析 | 第36-43页 |
| 5.1 支持向量机模型基本原理 | 第36-37页 |
| 5.2 草地地上生物量预测 | 第37-39页 |
| 5.3 地上生物量空间格局分析 | 第39-41页 |
| 5.4 青海湖流域草地变化趋势特征分析 | 第41-42页 |
| 5.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 6 结论与展望 | 第43-46页 |
| 6.1 结论 | 第43-44页 |
| 6.2 创新点 | 第44页 |
| 6.3 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第54页 |
