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沙漠化现状定量评价遥感信息模型研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
1 绪论第11-33页
   ·沙漠化定量遥感信息提取研究进展第11-22页
     ·沙漠化遥感信息提取技术第11-16页
     ·沙漠化遥感监测指标定量反演技术第16-22页
   ·沙漠化定量遥感评价研究进展第22-29页
     ·沙漠化评价类型及指标体系第22-24页
     ·沙漠化遥感定量评价技术第24-29页
   ·研究目的和意义第29-30页
   ·研究内容和技术路线第30-32页
     ·研究内容第30页
     ·技术路线第30-32页
   ·论文构成第32-33页
2 研究区数据资料及预处理第33-41页
   ·研究区概况第33-36页
     ·京津风沙源治理工程区总体概况第33-34页
     ·试验样区概况第34-36页
   ·遥感数据选择与预处理第36-41页
     ·数据选择第36-39页
     ·数据预处理第39-41页
3 基于知识的多光谱遥感信息提取模型研究第41-55页
   ·影像数据选取第41-42页
   ·地物分类体系第42页
   ·基于知识的地物分层次提取模型第42-49页
     ·地物光谱特征分析第42-43页
     ·线性光谱混合分解模型第43-45页
     ·分类规则构建及图像分类第45-47页
     ·精度评价第47-49页
   ·基于改进SVM算法的退耕地树种信息提取模型第49-54页
     ·不同树种光谱信息差异分析第49-51页
     ·基于改进SVM算法的树种信息提取第51-53页
     ·精度评价第53-54页
   ·结论第54-55页
4 沙漠化现状定量评价多光谱遥感信息模型研究第55-75页
   ·野外调查第55-56页
   ·评价指标选取第56-57页
   ·沙漠化评价“基准”的确定第57页
   ·指标权重的确定第57-58页
   ·评价方法第58-59页
   ·多光谱遥感评价因子定量化第59-71页
     ·改进光谱混合分析模型植被盖度信息提取第59-64页
     ·基于LSMM的裸沙占地百分比信息提取第64-65页
     ·基于光谱特征参数的植被生物量估算回归模型第65-69页
     ·基于热惯量法的上壤含水量反演模型第69-71页
     ·氧化铁指标第71页
     ·土壤质地信息提取第71页
   ·沙漠化定量评价遥感信息模型的建立第71-72页
   ·精度评价第72-74页
   ·结论第74-75页
5 基于多特征的高光谱遥感信息提取模型研究第75-94页
   ·影像数据选取第75页
   ·地物分类体系第75-76页
   ·基于多特征的地物分层次提取模型第76-83页
     ·地物反射率光谱分析第76-77页
     ·地物纹理特征提取第77-79页
     ·基于空间信息的植被分类模型第79-82页
     ·精度评价第82-83页
   ·基于改进BP神经网络模型的树种信息提取技术第83-92页
     ·树种光谱分析第84-89页
     ·改进BP神经网络模型第89-91页
     ·精度评价第91-92页
   ·结论第92-94页
6 沙漠化现状定量评价高光谱遥感信息模型研究第94-120页
   ·野外调查第94页
   ·评价指标选取第94-96页
   ·评价方法第96页
   ·高光谱遥感评价因子定量化第96-117页
     ·最优植被盖度估测模型选取及植被盖度信息提取第96-103页
     ·基于高光谱特征参数的森林蓄积量遥感估算模型第103-107页
     ·基于植被光谱信息剔除的土壤含水量预测模型第107-114页
     ·基于MNF和PC回归的土壤含沙量估测模型第114-117页
     ·氧化铁指标第117页
     ·土壤质地信息提取第117页
   ·沙漠化定量评价遥感信息模型的建立第117-118页
   ·精度评价第118页
   ·结论第118-120页
7 结论与讨论第120-124页
   ·研究结论第120-122页
   ·主要创新点第122页
   ·讨论及展望第122-124页
参考文献第124-138页
个人简介第138-140页
导师简介第140-141页
致谢第141页

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