| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第11-13页 |
| ·生物入侵 | 第11页 |
| ·植被叶面积指数遥感反演的研究意义 | 第11-12页 |
| ·植被叶面积指数SAR反演的研究意义 | 第12-13页 |
| ·SAR遥感简介 | 第13-17页 |
| ·SAR遥感概述 | 第13-14页 |
| ·SAR遥感发展简史 | 第14-17页 |
| ·入侵植物叶面积指数遥感反演研究现状 | 第17-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-20页 |
| ·存在的问题 | 第20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 研究区域概况及数据简介 | 第22-29页 |
| ·研究区域概况 | 第22-24页 |
| ·自然地理环境 | 第22页 |
| ·研究区气候 | 第22页 |
| ·研究区植被 | 第22-24页 |
| ·ENVISAT ASAR遥感影像数据 | 第24-25页 |
| ·实测数据 | 第25-27页 |
| ·叶面积指数测量仪 | 第25-26页 |
| ·地面数据采集 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 ENVISAT ASAR极化散射特性分析及数据预处理 | 第29-40页 |
| ·SAR影像辐射特性 | 第29-31页 |
| ·雷达方程 | 第29-30页 |
| ·雷达后向散射系数 | 第30-31页 |
| ·雷达系统参数和地物参数 | 第31-36页 |
| ·雷达系统参数 | 第31-34页 |
| ·地表参数 | 第34-36页 |
| ·互花米草和芦苇极化散射特性分析 | 第36-37页 |
| ·遥感影像预处理 | 第37-39页 |
| ·影像几何纠正 | 第37-38页 |
| ·影像配准 | 第38页 |
| ·辐射定标 | 第38-39页 |
| ·滤波处理 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于ENVISAT ASAR数据的植被叶面积指数反演 | 第40-48页 |
| ·基于经验统计模型的叶面积指数SAR遥感反演 | 第40-41页 |
| ·遥感经验统计模型概述 | 第40-41页 |
| ·反演方法 | 第41页 |
| ·基于半经验统计模型的叶面积指数SAR遥感反演 | 第41-43页 |
| ·基于人工神经网络的叶面积指数SAR遥感反演 | 第43-46页 |
| ·人工神经网络 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络 | 第44页 |
| ·BP神经网络的学习 | 第44-46页 |
| ·BP神经网络的叶面积指数遥感反演 | 第46页 |
| ·反演精度评定 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 遥感数据处理及反演结果分析 | 第48-72页 |
| ·遥感影像处理结果 | 第48-52页 |
| ·影像几何纠正结果 | 第48页 |
| ·影像配准结果 | 第48页 |
| ·后向散射系数图像获取结果 | 第48-51页 |
| ·滤波处理结果 | 第51-52页 |
| ·实测数据处理结果 | 第52-55页 |
| ·反演结果及比较分析 | 第55-69页 |
| ·统计模型与神经网络模型反演比较 | 第55-59页 |
| ·HH与VV极化后向散射图像反演比较 | 第59-64页 |
| ·未经滤波处理与经过滤波处理的后向散射图像反演比较 | 第64-69页 |
| ·LAI值预测估算结果 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第82-83页 |
