东亚飞蝗发生区芦苇LAI的遥感反演及其尺度效应研究
| 目录 | 第1-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 前言 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第15-17页 |
| ·选题来源 | 第15页 |
| ·研究意义 | 第15-17页 |
| ·LAI遥感反演方法研究现状 | 第17-28页 |
| ·LAI统计方法反演 | 第18-21页 |
| ·LAI光学模型反演进展 | 第21-28页 |
| ·本文的研究内容、技术路线与内容组织 | 第28-31页 |
| ·研究内容 | 第28页 |
| ·技术路线与步骤 | 第28-30页 |
| ·论文组织 | 第30-31页 |
| 第二章 芦苇冠层的辐射传输模型及其反演方法 | 第31-46页 |
| ·芦苇冠层的辐射传输模型 | 第31-40页 |
| ·模型原理 | 第31-39页 |
| ·模型的输入参数 | 第39-40页 |
| ·基于BP神经网络的LAI反演模型 | 第40-45页 |
| ·人工神经网络及其发展历程 | 第40页 |
| ·BP神经网络 | 第40-45页 |
| ·LAI的反演模型 | 第45-46页 |
| 第三章 基于TM数据的芦苇LAI反演方法研究 | 第46-69页 |
| ·研究区概况 | 第46-48页 |
| ·气候特征 | 第46-47页 |
| ·地貌 | 第47页 |
| ·水系 | 第47页 |
| ·土壤 | 第47页 |
| ·植被 | 第47-48页 |
| ·试验数据 | 第48-57页 |
| ·TM数据及其预处理 | 第48-53页 |
| ·实测数据 | 第53-57页 |
| ·反演方法 | 第57-64页 |
| ·芦苇生长背景分类 | 第59-61页 |
| ·FCR模型建立 | 第61-62页 |
| ·查找表的生成 | 第62页 |
| ·NN模型的建立及训练 | 第62-63页 |
| ·基于TM数据的LAI反演 | 第63-64页 |
| ·结果与分析 | 第64-68页 |
| ·基于LUT的统计方法反演结果 | 第64-66页 |
| ·基于LUT的神经网络方法反演结果 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于MODIS数据的芦苇LAI反演研究 | 第69-77页 |
| ·试验数据 | 第69-71页 |
| ·MODIS数据及其预处理 | 第69-71页 |
| ·实测数据 | 第71页 |
| ·基于MODIS的反演方法 | 第71-74页 |
| ·查找表的生成 | 第72-73页 |
| ·NN模型的建立和验证 | 第73-74页 |
| ·基于MODIS数据的神经网络反演模型 | 第74页 |
| ·结果及验证 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| 第五章 芦苇LAI的尺度效应研究 | 第77-87页 |
| ·尺度效应及其在LAI反演中的影响 | 第77-78页 |
| ·所用数据 | 第78-79页 |
| ·光谱维尺度问题 | 第79-80页 |
| ·空间尺度问题 | 第80-85页 |
| ·芦苇LAI的线性算法带来的误差 | 第80-83页 |
| ·芦苇LAI的异质性分析 | 第83-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 第六章 芦苇LAI反演在东亚飞蝗灾害监测中的应用 | 第87-95页 |
| ·南大港东亚飞蝗发生危害状况 | 第87-89页 |
| ·基于NDVI监测蝗灾的局限性 | 第89-91页 |
| ·芦苇LAI用于研究区东亚飞蝗灾害的监测 | 第91-94页 |
| ·遥感图像数据 | 第91页 |
| ·基于芦苇LAI的变化进行飞蝗灾害监测 | 第91-94页 |
| ·结论 | 第94-95页 |
| 第七章 结论与展望 | 第95-97页 |
| ·研究结论 | 第95-96页 |
| ·创新点 | 第96页 |
| ·研究展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
