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水稻重金属胁迫生理功能变化遥感分析方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-24页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状及存在的问题第11-21页
        1.2.1 重金属胁迫下作物光谱特征变化第12-14页
        1.2.2 作物生长模型与遥感数据同化第14-19页
        1.2.3 影像空间尺度特性与最佳空间分辨率选择第19-21页
    1.3 研究目标、内容及技术路线第21-22页
        1.3.1 研究目标第21页
        1.3.2 研究内容第21页
        1.3.3 技术路线第21-22页
    1.4 论文组织结构与框架第22-24页
第2章 重金属胁迫下作物生理参数变化分析第24-28页
    2.1 生理要素特征变化第24-25页
        2.1.1 色素含量第24-25页
        2.1.2 叶面积指数和生物量第25页
        2.1.3 根系第25页
    2.2 生理功能特征变化第25-28页
        2.2.1 光合作用第25-26页
        2.2.2 干物质转化第26页
        2.2.3 呼吸作用第26-27页
        2.2.4 蒸腾作用第27页
        2.2.5 温度第27-28页
第3章 实验设计与数据采集第28-44页
    3.1 研究区概况第28页
    3.2 遥感数据采集与预处理第28-39页
        3.2.1 HJ‐1 CCD数据第29-32页
        3.2.2 Landsat 8 数据第32-35页
        3.2.3 高分一号数据第35-39页
    3.3 地面数据采集第39-44页
        3.3.1 实验区选取第39-40页
        3.3.2 数据采集第40-41页
        3.3.3 重金属含量测定第41-43页
        3.3.4 冠层光谱特征分析第43-44页
第4章 基于遥感数据同化的水稻生理功能指标计算第44-67页
    4.1 WOFOST模型原理第44-48页
    4.2 WOFOST模型本地化第48-49页
    4.3 改进WOFOST模型第49-53页
        4.3.1 WOFOST模型改进原理第49-50页
        4.3.2 嵌入光合速率相关的胁迫因子第50-52页
        4.3.3 嵌入干物质转化系数相关的胁迫因子第52-53页
    4.4 同化观测量选择第53-55页
    4.5 同化算法第55-57页
    4.6 综合胁迫指数及判别规则构建第57-62页
    4.7 判别规则区域尺度验证第62-64页
    4.8 本章小结第64-67页
第5章 重金属胁迫水稻冠层温度变化遥感计算理论模型第67-86页
    5.1 模型定义第67-69页
    5.2 重金属胁迫指数(HMSI)构建第69-70页
    5.3 田间尺度模型验证第70-76页
        5.3.1 理论模型位置确定第70-73页
        5.3.2 田间尺度验证第73-76页
    5.4 区域尺度模型验证及应用第76-83页
        5.4.1 区域水稻冠层温度反演第76-80页
        5.4.2 区域水稻LAI反演第80-82页
        5.4.3 HMSI的区域尺度评估第82-83页
    5.5 本章小结第83-86页
第6章 水稻重金属胁迫遥感监测最佳空间分辨率第86-100页
    6.1 目标特征选取第86-88页
    6.2 分形理论基础及最佳空间分辨率选择方法第88-89页
    6.3 多分辨率目标特征获取第89-90页
    6.4 分形维数计算方法第90-92页
    6.5 最佳空间分辨率实验与分析第92-97页
        6.5.1 综合胁迫指数第92-95页
        6.5.2 根重第95-96页
        6.5.3 分维数时间变化特征第96-97页
    6.6 本章小结第97-100页
第7章 结论与展望第100-104页
    7.1 主要工作总结第100-101页
    7.2 本文创新点第101-102页
    7.3 未来工作方向第102-104页
参考文献第104-115页
致谢第115-116页
附录第116-127页

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