| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 尺度概念 | 第10-11页 |
| 1.3 尺度问题与研究现状 | 第11-20页 |
| 1.3.1 空间尺度效应 | 第13-15页 |
| 1.3.2 空间尺度转换 | 第15-17页 |
| 1.3.3 时间尺度扩展 | 第17-19页 |
| 1.3.4 同化过程中的尺度问题 | 第19-20页 |
| 1.4 研究目的与意义 | 第20-21页 |
| 1.5 研究内容、技术路线及结构安排 | 第21-24页 |
| 2 研究区概况及数据准备 | 第24-31页 |
| 2.1 研究区概况 | 第24-25页 |
| 2.2 数据准备 | 第25-31页 |
| 2.2.1 基础数据 | 第25-26页 |
| 2.2.2 遥感数据 | 第26-30页 |
| 2.2.3 土地覆盖数据 | 第30-31页 |
| 3 多空间尺度遥感反演同化观测量的差异 | 第31-47页 |
| 3.1 尺度效应产生原因 | 第31-39页 |
| 3.1.1 模型非线性 | 第32-33页 |
| 3.1.2 空间异质性 | 第33-39页 |
| 3.2 多源遥感数据观测差异性 | 第39-43页 |
| 3.3 同化观测量空间尺度差异分析 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 LAI空间尺度效应分析及校正 | 第47-67页 |
| 4.1 小波-分形方法 | 第47-51页 |
| 4.1.1 小波变换 | 第47-48页 |
| 4.1.2 分形理论 | 第48-49页 |
| 4.1.3 基于小波-分形方法的尺度效应分析 | 第49-51页 |
| 4.2 LAI尺度效应分析 | 第51-60页 |
| 4.2.1 LAI反演模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 LAI尺度误差 | 第52-53页 |
| 4.2.3 单变量尺度误差 | 第53-57页 |
| 4.2.4 双变量尺度误差 | 第57-60页 |
| 4.3 LAI尺度效应误差校正 | 第60-63页 |
| 4.4 LAI尺度效应产生过程分析 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 5 多源遥感观测数据的差异校正 | 第67-83页 |
| 5.1 成像参数差异校正方法 | 第67-72页 |
| 5.1.1 点扩散函数 | 第67-70页 |
| 5.1.2 粒子群优化算法 | 第70-72页 |
| 5.2 成像参数差异校正结果分析 | 第72-82页 |
| 5.2.1 点扩散函数的参数优化分析 | 第72-76页 |
| 5.2.2 基于点扩散函数的空间尺度转换 | 第76-82页 |
| 5.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 6 基于LAI空间尺度差异校正的冬小麦遥感同化估产 | 第83-99页 |
| 6.1 空间尺度差异校正 | 第83-90页 |
| 6.1.1 观测数据差异校正 | 第84-88页 |
| 6.1.2 尺度效应差异校正 | 第88-90页 |
| 6.2 同化观测量的时间尺度扩展 | 第90-93页 |
| 6.2.1 半物理模型数据融合方法 | 第90-91页 |
| 6.2.2 方法验证与应用 | 第91-93页 |
| 6.3 多尺度遥感与作物生长模型同化估产 | 第93-98页 |
| 6.3.1 作物生长模型概述 | 第93-94页 |
| 6.3.2 同化算法概述 | 第94-95页 |
| 6.3.3 同化多尺度遥感信息的冬小麦估产 | 第95-98页 |
| 6.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 7 总结与展望 | 第99-102页 |
| 7.1 主要工作与结论 | 第99-100页 |
| 7.2 论文特色与创新 | 第100-101页 |
| 7.3 研究展望 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 附录 | 第114-129页 |