基于全极化SAR数据的水稻识别与作物参数估算模型
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究进展 | 第9-15页 |
| ·水稻光学遥感研究进展 | 第9-10页 |
| ·雷达遥感技术发展历程 | 第10-12页 |
| ·水稻雷达遥感研究进展 | 第12-15页 |
| ·研究内容 | 第15-18页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| ·研究方法 | 第16-18页 |
| 第2章 研究数据与预处理 | 第18-26页 |
| ·研究区概况 | 第18-19页 |
| ·外业数据采集与处理 | 第19页 |
| ·雷达数据获取与处理 | 第19-26页 |
| ·雷达数据获取 | 第19-20页 |
| ·雷达数据预处理 | 第20-26页 |
| 第3章 水稻遥感识别研究 | 第26-39页 |
| ·遥感图像识别方法 | 第26-29页 |
| ·水稻后向散射系数时域变化特征 | 第29-30页 |
| ·水稻与其它地物后向散射特征分析 | 第30-33页 |
| ·水稻雷达识别方法 | 第33-35页 |
| ·SVM 分类 | 第33-35页 |
| ·神经网络分类 | 第35页 |
| ·精度验证 | 第35-39页 |
| 第4章 水稻生物参数估算模型 | 第39-49页 |
| ·水稻后向散射机制 | 第39-41页 |
| ·水云模型描述 | 第41-43页 |
| ·水云模型一般形式 | 第41-42页 |
| ·水稻水云模型 | 第42-43页 |
| ·水稻生物学参数与后向散射系数关系 | 第43-47页 |
| ·水云模型应用分析 | 第43-45页 |
| ·经验模型应用分析 | 第45-46页 |
| ·精度验证 | 第46-47页 |
| ·水稻生物量反演与制图 | 第47-49页 |
| 第5章 结论与讨论 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 附录 | 第57页 |
