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基于多尺度遥感数据的荒漠化草原土壤含水率监测研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
缩略语表第13-14页
1 引言第14-20页
    1.1 选题背景第14-15页
    1.2 国内外研究进展第15-17页
        1.2.1 国外研究进展第15-16页
        1.2.2 国内研究进展第16-17页
        1.2.3 存在问题第17页
    1.3 研究目标与内容第17-19页
    1.4 技术路线第19-20页
2 研究区概况、数据来源及处理第20-34页
    2.1 研究区概况第20-21页
        2.1.1 地理位置第20页
        2.1.2 地形地貌第20页
        2.1.3 气候第20-21页
        2.1.4 植被与土壤第21页
    2.2 数据来源第21-29页
        2.2.1 Landsat影像数据第21-24页
        2.2.2 MODIS数据产品第24-26页
        2.2.3 DEM高程数据第26-27页
        2.2.4 野外实测数据第27-29页
    2.3 数据预处理第29-34页
        2.3.1 Landsat影像的预处理第29-31页
        2.3.2 MODIS产品数据的预处理第31页
        2.3.3 DEM高程数据的预处理第31-32页
        2.3.4 土地利用分类第32-34页
3 地表参数的反演第34-42页
    3.1 植被指数的反演第34页
    3.2 地表温度的反演第34-39页
        3.2.1 地表温度的反演方法第35页
        3.2.2 植被覆盖度的像元二分模型第35-36页
        3.2.3 地表比辐射率的估算第36-37页
        3.2.4 黑体辐射亮度计算第37-39页
        3.2.5 地表温度的反演第39页
    3.3 地表反照率的反演第39页
    3.4 土壤线的提取第39-42页
4 遥感荒漠化信息提取及时空变化特征分析第42-54页
    4.1 遥感荒漠化信息提取第42-47页
        4.1.1 原理与方法第42-43页
        4.1.2 构建Albedo-NDVI特征空间第43-44页
        4.1.3 荒漠化信息分级提取第44-47页
    4.2 荒漠化时空变化特征分析第47-53页
        4.2.1 幅度变化分析第47-49页
        4.2.2 荒漠化空间转换分析第49-51页
        4.2.3 变化图谱分析第51-53页
    4.3 小结第53-54页
5 土壤含水率遥感监测方法的适应性分析第54-80页
    5.1 SWEPDI的适用性研究第54-60页
        5.1.1 基本原理第54-55页
        5.1.2 模型的回归拟合和验证第55-57页
        5.1.3 分析与讨论第57-60页
    5.2 能量指数法的适用性研究第60-66页
        5.2.1 基本原理第60页
        5.2.2 模型的回归拟合和验证第60-63页
        5.2.3 模型的回归拟合和验证第63-66页
    5.3 TVDI法的适用性研究第66-73页
        5.3.1 基本原理第66-68页
        5.3.2 模型的回归拟合和验证第68-70页
        5.3.3 分析与讨论第70-73页
    5.4 干旱指数适用性的比较与分析第73-79页
    5.5 小结第79-80页
6 TVDI监测土壤含水率及其时空尺度推演方法研究第80-95页
    6.1 MODIS监测土壤含水率第80-86页
    6.2 Landsat8/ETM+与MODIS结果的比较第86-87页
    6.3 尺度效应与多尺度遥感模型第87-93页
        6.3.1 模型构建与实现第88-89页
        6.3.2 精度验证和误差分析第89-91页
        6.3.3 TVDI的时间序列推演第91-93页
    6.4 基于TVDI与DDI的二元回归干早监测模型的研究第93-94页
    6.5 小结第94-95页
7 结论与展望第95-97页
    7.1 结论第95-96页
    7.2 不足与展望第96-97页
致谢第97-98页
参考文献第98-103页
作者简介第103页

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