| 致谢 | 第7-9页 |
| 中文摘要 | 第9-13页 |
| Abstract | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第26-41页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第26-27页 |
| 1.2 基于遥感影像的作物提取研究进展 | 第27-31页 |
| 1.2.1 基于多光谱遥感影像的作物提取 | 第27-29页 |
| 1.2.2 基于高光谱遥感影像的作物提取 | 第29-31页 |
| 1.3 高光谱遥感反演作物长势参数研究进展 | 第31-36页 |
| 1.3.1 作物叶面积指数遥感反演 | 第32-33页 |
| 1.3.2 作物地上生物量遥感反演 | 第33-34页 |
| 1.3.3 作物叶绿素遥感反演 | 第34-35页 |
| 1.3.4 作物氮素营养诊断 | 第35-36页 |
| 1.4 作物管理分区研究进展 | 第36-38页 |
| 1.5 研究内容及技术路线 | 第38-41页 |
| 1.5.1 本文的研究内容 | 第38-39页 |
| 1.5.2 本文的技术路线 | 第39-41页 |
| 第二章 试验方案及数据处理 | 第41-52页 |
| 2.1 试验方案 | 第41-45页 |
| 2.1.1 试验1-冠层尺度小区小麦长势参数反演试验 | 第41-42页 |
| 2.1.2 试验2-冠层尺度大田小麦长势参数反演试验 | 第42-43页 |
| 2.1.3 试验3-区域尺度作物长势参数监测试验 | 第43-44页 |
| 2.1.4 试验4-小麦长势空间变异试验 | 第44-45页 |
| 2.2 实验测量 | 第45-48页 |
| 2.2.1 冠层光谱处理 | 第45-46页 |
| 2.2.2 作物长势参数的测定 | 第46-48页 |
| 2.2.3 作物产量测定 | 第48页 |
| 2.2.4 土壤养分测定 | 第48页 |
| 2.3 配套遥感影像处理 | 第48-52页 |
| 2.3.1 Quickbird影像 | 第48-49页 |
| 2.3.2 AVIRIS航空影像 | 第49-50页 |
| 2.3.3 CASI航空影像 | 第50-52页 |
| 第三章 基于高光谱遥感影像的作物提取研究 | 第52-74页 |
| 3.1 引言 | 第52页 |
| 3.2 光谱维特征挖掘方法 | 第52-60页 |
| 3.2.1 基于互信息的特征选择方法 | 第53-55页 |
| 3.2.2 基于类间距离的特征选择方法 | 第55-57页 |
| 3.2.3 特征提取方法 | 第57-60页 |
| 3.3 空间域特征挖掘方法 | 第60-64页 |
| 3.3.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征 | 第61页 |
| 3.3.2 Gabor特征 | 第61-62页 |
| 3.3.3 形态学特征 | 第62-64页 |
| 3.4 支持向量机 | 第64页 |
| 3.5 分类精度评价指标 | 第64页 |
| 3.6 基于分散矩阵的波段选择方法 | 第64-68页 |
| 3.7 混合特征提取方法 | 第68-70页 |
| 3.8 光谱特征和空间特征结合的作物分类 | 第70-73页 |
| 3.9 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 基于冠层高光谱的作物长势参数反演 | 第74-106页 |
| 4.1 引言 | 第74页 |
| 4.2 基于PROSAIL模型的LAI植被指数敏感性分析 | 第74-83页 |
| 4.2.1 反演LAI常用植被指数 | 第74-76页 |
| 4.2.2 敏感性函数 | 第76-77页 |
| 4.2.3 PROSAIL模型 | 第77-78页 |
| 4.2.4 植被指数对土壤背景亮度和叶绿素含量变化的敏感性分析 | 第78-81页 |
| 4.2.5 植被指数抗饱和性分析 | 第81-82页 |
| 4.2.6 结论和讨论 | 第82-83页 |
| 4.3 最优光谱指数与波段深度信息结合的小麦生物量反演 | 第83-99页 |
| 4.3.1 窄波段植被指数 | 第83页 |
| 4.3.2 红边位置 | 第83-84页 |
| 4.3.3 波段深度信息提取 | 第84-85页 |
| 4.3.4 基于最优波段指数和波段深度信息结合的偏最小二乘回归估算生物量 | 第85-86页 |
| 4.3.5 偏最小二乘回归 | 第86页 |
| 4.3.6 模型建立与验证 | 第86-87页 |
| 4.3.7 实验结果与分析 | 第87-97页 |
| 4.3.8 结论和讨论 | 第97-99页 |
| 4.4 小麦氮素营养指数和籽粒蛋白质含量反演 | 第99-104页 |
| 4.4.1 氮素营养指数 | 第99-100页 |
| 4.4.2 各氮素营养诊断指标与籽粒蛋白质含量之间的关系 | 第100-101页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第101-104页 |
| 4.5 本章小结 | 第104-106页 |
| 第五章 基于高光谱影像的作物长势参数反演和监测 | 第106-113页 |
| 5.1 引言 | 第106页 |
| 5.2 研究区作物种植面积提取 | 第106-108页 |
| 5.3 基于PROSAIL模型的作物长势参数反演及监测结果 | 第108-112页 |
| 5.3.1 基于查找表法的LAI反演 | 第108-111页 |
| 5.3.2 作物LAI遥感监测结果 | 第111-112页 |
| 5.4 本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 作物管理分区研究 | 第113-128页 |
| 6.1 引言 | 第113-114页 |
| 6.2 地统计学原理 | 第114-117页 |
| 6.2.1 区域化变量理论 | 第114-115页 |
| 6.2.2 半方差函数及理论拟合模型 | 第115-117页 |
| 6.2.3 克里格插值 | 第117页 |
| 6.3 作物管理分区划分方法 | 第117-119页 |
| 6.3.1 模糊C均值聚类 | 第117-118页 |
| 6.3.2 融入空间位置信息的模糊C均值聚类 | 第118页 |
| 6.3.3 Lark's方法 | 第118-119页 |
| 6.4 作物长势参数和土壤养分空间分布 | 第119-124页 |
| 6.4.1 小麦长势参数、产量和土壤养分相关性分析 | 第119-121页 |
| 6.4.2 长势参数空间分布 | 第121-122页 |
| 6.4.3 土壤养分空间分布 | 第122-124页 |
| 6.5 基于不同数据源的作物管理分区 | 第124-127页 |
| 6.5.1 基于土壤养分的作物管理分区 | 第124-125页 |
| 6.5.2 基于遥感影像的作物管理分区 | 第125-127页 |
| 6.5.3 结论和讨论 | 第127页 |
| 6.6 本章小结 | 第127-128页 |
| 第七章 结论、创新点与展望 | 第128-134页 |
| 7.1 结论 | 第128-131页 |
| 7.2 创新点 | 第131-132页 |
| 7.3 研究展望 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-152页 |
| 作者简介与攻读博士研究生期间的科研成果 | 第152-153页 |
