基于林分结构响应的PALSAR森林结构参数估测
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 森林结构参数反演研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 光学遥感估测森林结构参数的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 激光雷达估测森林结构参数的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 微波遥感估测森林结构参数的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 多源遥感数据结合反演森林结构参数 | 第16-17页 |
| 1.3 林分结构对雷达信号的影响 | 第17-22页 |
| 1.3.1 地物微波散射特征 | 第17-18页 |
| 1.3.2 森林主要散射机制 | 第18-20页 |
| 1.3.3 影响森林散射的主要因素 | 第20-22页 |
| 1.4 总结 | 第22-23页 |
| 1.5 项目来源与经费支持 | 第23页 |
| 1.6 研究内容与关键问题 | 第23-26页 |
| 1.6.1 研究目标 | 第23页 |
| 1.6.2 关键问题 | 第23-24页 |
| 1.6.3 研究内容 | 第24页 |
| 1.6.4 技术路线 | 第24-26页 |
| 2 研究区概况及数据获取 | 第26-34页 |
| 2.1 研究区概况 | 第26-27页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第26-27页 |
| 2.1.2 森林资源 | 第27页 |
| 2.2 数据获取 | 第27-34页 |
| 2.2.1 遥感数据 | 第27-30页 |
| 2.2.2 森林调查数据 | 第30-33页 |
| 2.2.3 其他数据 | 第33-34页 |
| 3 基于像元的林分结构复杂度指标获取 | 第34-42页 |
| 3.1 林分结构复杂度指标 | 第34-36页 |
| 3.1.1 信息熵概述 | 第34-35页 |
| 3.1.2 调整熵值计算 | 第35-36页 |
| 3.2 调整熵值反演 | 第36-42页 |
| 3.2.1 OLI数据预处理 | 第36-39页 |
| 3.2.2 调整熵值遥感估测模型 | 第39-42页 |
| 4 基于林分结构响应的森林结构参数估测 | 第42-54页 |
| 4.1 PALSAR数据预处理 | 第42-47页 |
| 4.1.1 辐射定标 | 第42页 |
| 4.1.2 斑点滤波 | 第42-47页 |
| 4.2 对数模型改进 | 第47-49页 |
| 4.3 反演结果与分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 林分平均高最优估测模型 | 第49-50页 |
| 4.3.2 林分平均胸径最优估测模型 | 第50-52页 |
| 4.3.3 林分蓄积量最优估测模型 | 第52-54页 |
| 5 面向对象的分类与森林结构参数制图 | 第54-71页 |
| 5.1 面向对象的分类概述 | 第54-55页 |
| 5.1.1 面向对象分类思想 | 第54页 |
| 5.1.2 面向对象的分类流程 | 第54-55页 |
| 5.2 面向对象的分类 | 第55-62页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第55页 |
| 5.2.2 分类体系建立 | 第55页 |
| 5.2.3 自下而上的多尺度分割 | 第55-57页 |
| 5.2.4 特征空间与分类规则的建立 | 第57-60页 |
| 5.2.5 分类结果及精度评价 | 第60-62页 |
| 5.3 制图结果与分析 | 第62-71页 |
| 5.3.1 林分平均高分布 | 第63-65页 |
| 5.3.2 林分平均胸径分布 | 第65-67页 |
| 5.3.3 林分蓄积量分布 | 第67-69页 |
| 5.3.4 结果分析 | 第69-71页 |
| 6 结论与讨论 | 第71-74页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 讨论 | 第72页 |
| 6.3 创新点 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 个人简介 | 第80-81页 |
| 导师简介 | 第81-82页 |
| 获得成果目录 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
