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基于混合像元分解方法的MODIS森林类型识别研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
1 绪论第12-20页
   ·研究背景第12-13页
   ·研究目的与意义第13-14页
   ·混合像元分解国内外研究现状第14-15页
     ·混合像元分解国外研究现状第14页
     ·混合像元分解国内研究现状第14-15页
   ·研究内容及技术路线第15-18页
     ·研究内容第15-16页
     ·研究方法第16页
     ·拟解决的关键问题第16-17页
     ·技术路线第17-18页
   ·论文结构第18-20页
2 研究区概况及MODIS数据预处理第20-26页
   ·研究区概况第20-21页
     ·地理位置第20页
     ·自然条件第20页
     ·森林植被状况第20-21页
   ·MODIS数据第21-22页
     ·MODIS数据特点第21-22页
     ·MODIS遥感数据选择第22页
   ·MODIS数据预处理第22-26页
     ·投影转换第22-23页
     ·大气校正第23-24页
     ·消除“双眼皮”效应第24页
     ·几何校正第24页
     ·影像拼接第24页
     ·MODIS影像镶嵌条带去除第24-25页
     ·研究区提取第25-26页
3 混合像元分解模型及光谱机理第26-36页
   ·混合像元第26页
   ·混合像元分解第26-27页
   ·混合像元分解的模型第27-34页
     ·线性混合光谱模型第28-30页
     ·几何光学模型第30-31页
     ·随机几何模型第31页
     ·模糊分析模型第31-32页
     ·概率模型第32页
     ·非线性混合光谱模型第32-33页
     ·神经网络模型第33-34页
   ·本研究混合像元分解模型选择第34-36页
4 基于地物植被指数序列的决策树分类模型构建第36-60页
   ·植被指数提取第36页
   ·MODIS时间序列植被指数滤波重建第36-45页
   ·基于时间序列的地物植被指数变化分析第45-54页
     ·降水及气温分析第47-49页
     ·针叶林植被指数变化规律分析第49页
     ·阔叶林植被指数变化规律分析第49-50页
     ·灌木林植被指数变化规律分析第50-51页
     ·竹林植被指数变化规律分析第51-52页
     ·水域植被指数变化规律分析第52页
     ·建设用地植被指数变化规律分析第52-53页
     ·耕地植被指数变化规律分析第53-54页
   ·端元提纯模型第54-60页
     ·决策树分类模型第54页
     ·端元提纯模型阈值的确定第54-58页
     ·构建地物端元提纯模型第58-60页
5 研究区端元组份的选择第60-76页
   ·几何端元数目的确定第60页
   ·端元组分选取方法第60-64页
     ·PPI方法第61页
     ·N-FINDR方法第61-62页
     ·IEA方法第62-63页
     ·K-Mean方法第63页
     ·AMEE方法第63-64页
   ·最小噪音分离法第64-71页
   ·利用PPI对样本进行提纯第71-72页
   ·利用N-D散度法进行可视化分析第72-73页
   ·终端像元的确定第73页
   ·利用决策树分类模型对端元组进行提纯第73-74页
   ·端元组分的反射率求取第74-76页
6 混合像元的分解第76-94页
   ·线性混合像元分解模型第76-80页
     ·不带约束条件分解第76-78页
     ·带约束条件分解第78-80页
   ·非线性混合像元分解模型第80-83页
   ·传统非监督分类第83-85页
   ·传统监督分类第85-86页
   ·精度评价第86-94页
     ·精度评价方法第86-92页
     ·不同分类方法比较分析第92-94页
7 结论与讨论第94-98页
   ·结论第94-95页
   ·创新点第95-96页
   ·讨论与展望第96-98页
参考文献第98-106页
附录 攻读硕士学位期间的主要学术成果第106-110页
致谢第110页

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