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川东丘陵区耕地复种指数遥感反演研究--以绵阳市盐亭县为例

摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第13-25页
    1.1 研究目的及意义第13页
    1.2 复种指数遥感反演研究进展第13-23页
        1.2.1 遥感数据源第13-14页
        1.2.2 时序植被指数平滑重构算法第14-15页
        1.2.3 复种指数遥感监测方法第15-18页
        1.2.4 复种指数遥感监测验证方法第18-20页
        1.2.5 发展趋势与展望第20-23页
    1.3 研究目标第23页
    1.4 研究内容与技术路线第23-25页
第二章 研究区与数据第25-33页
    2.1 研究区概述第25-28页
        2.1.1 研究区概况第25页
        2.1.2 研究区地形概况第25-26页
        2.1.3 研究区农业概况第26-28页
    2.2 研究数据第28-33页
        2.2.1 遥感数据第28-30页
        2.2.2 土地覆被分类数据第30-31页
        2.2.3 野外调查数据第31-32页
        2.2.4 统计年鉴数据第32-33页
第三章 一种改进的高时空分辨率数据融合算法第33-51页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 算法第34-39页
        3.2.1 算法理论基础第34-35页
        3.2.2 STDFM算法第35-36页
        3.2.3 ESTDFM算法改进第36-38页
        3.2.4 ESTDFM算法实现第38-39页
    3.3 算法测试第39-42页
        3.3.1 数据及预处理第39-40页
        3.3.2 关键参数的确定第40-42页
        3.3.3 评价方法第42页
    3.4 测试结果第42-45页
        3.4.1 目视评价第42-43页
        3.4.2 散点图第43-44页
        3.4.3 绝对误差均值与误差均值第44-45页
    3.5 讨论第45-49页
        3.5.1 端元丰度的计算第45页
        3.5.2 基于斑块的ISODATA分类法的适宜性第45-47页
        3.5.3 分解参数最优组合的确定第47-48页
        3.5.4 ESTDFM算法缺陷第48-49页
    3.6 结论与小结第49-51页
第四章 对比分析基于STARFM算法构建高时空分辨率NDVI数据的不同方案第51-62页
    4.1. 引言第51-52页
    4.2. 方法第52-55页
        4.2.1. 研究区与数据第52-53页
        4.2.2. STARFM算法第53页
        4.2.3. 不同构建方案第53-54页
        4.2.4. 参数设置第54页
        4.2.5. 对比评价方法第54-55页
    4.3. 结果第55-59页
        4.3.1 不确定性参数第55-56页
        4.3.2 不同方案预测结果对比第56-59页
    4.4. 讨论第59-61页
        4.4.1 不确定性参数第59页
        4.4.2 不同波段与最优不确定性参数的关系第59-60页
        4.4.3 预测的时间效应第60页
        4.4.4 不同方案预测NDVI的差异第60-61页
    4.5. 结论第61-62页
第五章 盐亭县近十年复种指数时空格局变化特征第62-71页
    5.1 高时空分辨率NDVI数据集的构建第62-66页
        5.1.1 构建算法第62-63页
        5.1.2 数据源第63-64页
        5.1.3 构建方案第64-65页
        5.1.4 数据构建第65-66页
        5.1.5 参数设置第66页
    5.2 复种指数提取第66-67页
    5.3 结果与验证第67-68页
    5.4 讨论第68-70页
        5.4.1 提取误差来源第68-69页
        5.4.2 驱动因素分析第69-70页
    5.5 结论第70-71页
第六章 结论与讨论第71-73页
    6.1 结论第71-72页
    6.2 讨论第72-73页
参考文献第73-81页
致谢第81-82页
作者简历第82页

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