高光谱数据提取森林冠层叶绿素及氮含量的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-22页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·高光谱遥感技术及其发展 | 第10-14页 |
| ·高光谱遥感概念 | 第10-11页 |
| ·高光谱遥感成像机理 | 第11-12页 |
| ·高光谱遥感的特点 | 第12-13页 |
| ·高光谱成像光谱仪的发展现状 | 第13-14页 |
| ·高光谱遥感在林业中的应用 | 第14-19页 |
| ·森林生物物理参数提取 | 第15-17页 |
| ·森林生物化学参数提取 | 第17-19页 |
| ·研究目的和意义 | 第19-22页 |
| ·研究目的和意义 | 第19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·技术路线 | 第20-22页 |
| 2 研究区域概况及数据获取 | 第22-26页 |
| ·研究区域概况 | 第22页 |
| ·研究区域位置 | 第22页 |
| ·地形气候 | 第22页 |
| ·林木资源 | 第22页 |
| ·野外数据的采集和处理 | 第22-25页 |
| ·叶绿素含量的测定 | 第22-23页 |
| ·氮含量测定 | 第23-24页 |
| ·地物光谱测量 | 第24-25页 |
| ·叶面积指数LAI的测定 | 第25页 |
| ·高光谱数据的获取 | 第25-26页 |
| 3 高光谱Hyperion数据预处理 | 第26-34页 |
| ·Hyperion数据介绍 | 第26页 |
| ·Hyperion数据预处理 | 第26-31页 |
| ·水汽吸收波段和非定标波段的剔除 | 第26-27页 |
| ·辐射定标 | 第27页 |
| ·坏线修复 | 第27-28页 |
| ·垂直条纹校正 | 第28页 |
| ·"Smile"效应的校正 | 第28-31页 |
| ·大气校正 | 第31-32页 |
| ·几何校正 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 4 叶片尺度叶绿素含量估算方法 | 第34-51页 |
| ·叶绿素对叶片光谱的影响 | 第34页 |
| ·叶片尺度叶绿素含量统计模型估算方法 | 第34-37页 |
| ·叶绿素与光谱反射率的相关性分析 | 第35-36页 |
| ·基于多元线性回归的叶片尺度叶绿素含量反演模型 | 第36-37页 |
| ·叶片尺度叶绿素含量神经网络模型估算方法 | 第37-41页 |
| ·神经网络简介 | 第37-38页 |
| ·基于改进的BP神经网络的水平叶绿素含量反演模型 | 第38-41页 |
| ·叶片尺度叶绿素含量支持向量机模型估算方法 | 第41-45页 |
| ·支持向量机理论介绍 | 第41-44页 |
| ·基于支持向量机的叶片尺度叶绿含量反演模型 | 第44-45页 |
| ·叶片尺度叶绿素含量物理光学模型估算方法 | 第45-49页 |
| ·叶片物理光学模型介绍 | 第45-47页 |
| ·PROSPECT模型叶绿素含量敏感性分析 | 第47-48页 |
| ·基于PROSPECT模型叶绿素含量反演方法 | 第48-49页 |
| ·各类模型精度比较 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 5 叶片尺度氮含量估算方法 | 第51-57页 |
| ·氮素对叶片光谱的影响 | 第51-52页 |
| ·叶片氮含量多元统计模型估算方法 | 第52-53页 |
| ·氮含量与光谱反射率的相关性分析 | 第52-53页 |
| ·基于多元线性回归的叶片氮含量反演模型 | 第53页 |
| ·叶片氮含量Erf-BP神经网络估算方法 | 第53-54页 |
| ·叶片氮含量支持向量机估算方法 | 第54-55页 |
| ·各类模型的精度比较 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 尺度问题及其尺度转化 | 第57-64页 |
| ·叶绿素和氮含量估算模型存在的尺度问题 | 第57页 |
| ·冠层光谱与叶片光谱之间的尺度转化 | 第57-60页 |
| ·冠层光谱与叶片光谱之间的尺度转化方法 | 第57-58页 |
| ·高光谱遥感数据与叶片光谱的转化结果 | 第58-60页 |
| ·不同单位之间的尺度转化 | 第60-61页 |
| ·不同单位之间的尺度转化方法 | 第60-61页 |
| ·LAI反演模型 | 第61页 |
| ·森林生化参数遥感定量反演 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与讨论 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
