基于多源遥感数据的冬小麦氮肥推荐的研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 前言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 作物氮营养信息获取研究进展 | 第12-14页 |
| 1.2.2 遥感数据支持下的施肥推荐研究进展 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第17页 |
| 1.4 章节安排 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小节 | 第18-19页 |
| 2 研究区域与研究数据 | 第19-31页 |
| 2.1 研究区域概况 | 第19-20页 |
| 2.1.1 陕西研究区概况 | 第19-20页 |
| 2.1.2 北京研究区概况 | 第20页 |
| 2.2 地面实验设计与数据获取 | 第20-25页 |
| 2.2.1 北京冬小麦试验设计 | 第20-23页 |
| 2.2.2 陕西杨凌野外实验 | 第23-24页 |
| 2.2.3 地面试验数据获取 | 第24-25页 |
| 2.3 遥感数据获取与预处理 | 第25-29页 |
| 2.3.1 陆地卫星Landsat-8 数据获取 | 第25-26页 |
| 2.3.2 MODIS数据获取 | 第26-28页 |
| 2.3.3 MODIS遥感数据预处理 | 第28-29页 |
| 2.4 气象及农业气象数据 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 冬小麦施肥推荐模型构建 | 第31-44页 |
| 3.1 施肥推荐模型应用概述 | 第31-33页 |
| 3.2 施肥推荐模型构建方法 | 第33-34页 |
| 3.3 施肥推荐模型的确定 | 第34-42页 |
| 3.3.1 冬小麦潜在产量预测模型的构建与验证 | 第34-41页 |
| 3.3.2 冬小麦氮肥响应指数模型 | 第41-42页 |
| 3.4 田块尺度的施肥推荐应用 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 冬小麦区域尺度上的氮肥推荐 | 第44-60页 |
| 4.1 冬小麦种植面积提取 | 第44-46页 |
| 4.1.1 典型地物的NDVI时间序列曲线 | 第44-45页 |
| 4.1.2 冬小麦遥感识别 | 第45-46页 |
| 4.2 研究区冬小麦物候期遥感监测 | 第46-56页 |
| 4.2.1 冬小麦返青期监测 | 第47-51页 |
| 4.2.2 返青-拔节积温模型转化 | 第51-53页 |
| 4.2.3 冬小麦拔节期监测 | 第53-56页 |
| 4.3 冬小麦区域尺度上的氮肥推荐 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 结论 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
