大兴安岭森林火烈度遥感估测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-20页 |
| ·课题背景 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·森林可燃物 | 第14-15页 |
| ·森林火险 | 第15-16页 |
| ·火点探测 | 第16-17页 |
| ·火烧迹地 | 第17-19页 |
| ·本文创新性 | 第19-20页 |
| 2 研究区概况与研究方法 | 第20-28页 |
| ·地理位置 | 第20-21页 |
| ·自然环境 | 第21-22页 |
| ·地形地貌 | 第21页 |
| ·河流水系 | 第21页 |
| ·气候 | 第21-22页 |
| ·土壤 | 第22页 |
| ·植被 | 第22页 |
| ·外业调查 | 第22-24页 |
| ·火烈度判定 | 第22-23页 |
| ·样地调查 | 第23-24页 |
| ·遥感图像获取与处理 | 第24-26页 |
| ·遥感数据的选择 | 第24-25页 |
| ·遥感数据预处理 | 第25-26页 |
| ·对应样地的遥感信息提取 | 第26页 |
| ·技术路线 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于归—化燃烧比的火烈度估测 | 第28-40页 |
| ·火烈度评价指数 | 第28-30页 |
| ·火烈度拟合模型 | 第30-36页 |
| ·模型拟合系数 | 第30-33页 |
| ·拟合结果的总体评价 | 第33-36页 |
| ·DN值、辐亮度与反射率对模型的影响 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 4 多变量的火烈度遥感估测模型研究 | 第40-61页 |
| ·遥感因子的构建 | 第40-41页 |
| ·交叉验证 | 第41-42页 |
| ·支持向量分类机(C-SVC)估测火烈度 | 第42-49页 |
| ·核函数对分类精度的影响比较 | 第43-46页 |
| ·参数的选取对模型分类精度影响 | 第46-49页 |
| ·广义回归神经网络(GRNN)估测火烈度 | 第49-55页 |
| ·参数spread寻优 | 第49-52页 |
| ·数据处理方式对模型的影响 | 第52-55页 |
| ·偏最小二乘回归方法估测火烈度 | 第55-58页 |
| ·单变量NBR 4-折交叉验证 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 多变量火烈度估测模型的简化 | 第61-74页 |
| ·基于PLS的变量投影重要性准则 | 第61-65页 |
| ·基于PLS的正交信号修正法筛选变量 | 第65-68页 |
| ·基于GRNN的MIV变量选择方法 | 第68-70页 |
| ·交叉比较 | 第70-72页 |
| ·研究区火烈度估测结果 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 6 结论与建议 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-84页 |
| 附录 | 第84-89页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 个人简历 | 第91-92页 |
