摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第12-26页 |
1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-21页 |
1.2.1 遥感植被精细分类方法研究现状 | 第14-15页 |
1.2.2 时间序列遥感数据植被信息提取方法研究现状 | 第15-17页 |
1.2.3 森林植被调查方法研究现状 | 第17-19页 |
1.2.4 森林植被覆盖度提取方法研究现状 | 第19-21页 |
1.3 主要研究内容 | 第21-22页 |
1.3.1 基于MODIS时间序列数据的植被精细分类 | 第21页 |
1.3.2 基于多年合成Landsat时间序列数据的植被精细分类 | 第21页 |
1.3.3 基于JSEG多尺度分割方法和无人机影像的森林植被覆盖度提取 | 第21-22页 |
1.3.4 基于Landsat时间序列数据的森林植被覆盖度反演 | 第22页 |
1.4 研究路线 | 第22-23页 |
1.5 本章小结 | 第23-26页 |
第2章 研究区概况和数据源 | 第26-38页 |
2.1 研究区概况 | 第26-27页 |
2.1.1 内蒙古自治区呼伦贝尔研究区 | 第26页 |
2.1.2 广东省研究区 | 第26-27页 |
2.2 数据源 | 第27-38页 |
2.2.1 地面调查数据 | 第27-29页 |
2.2.2 遥感数据 | 第29-38页 |
第3章 基于MODIS时间序列数据的植被精细分类 | 第38-50页 |
3.1 基于时间序列EVI数据的双Logistic函数拟合 | 第38-40页 |
3.2 基于植被物候特征参数决策树分类方法研究 | 第40-47页 |
3.2.1 基于植被物候特征参数决策树分类方法构建 | 第40-43页 |
3.2.2 分类结果目视评价 | 第43-45页 |
3.2.3 分类结果精度评价 | 第45-47页 |
3.3 呼伦贝尔研究区植被分布时空特征分析 | 第47-48页 |
3.4 本章小结 | 第48-50页 |
第4章 基于多年合成Landsat时间序列数据的植被精细分类 | 第50-66页 |
4.1 多年合成Landsat与MODIS时间序列EVI数据的相似性评价 | 第50-53页 |
4.2 基于多年合成时间序列EVI数据的植被物候提取适用性评价 | 第53-57页 |
4.3 基于多年合成时间序列EVI数据的随机森林分类方法研究 | 第57-62页 |
4.3.1 基于多年合成时间序列EVI数据的随机森林分类方法构建 | 第57-59页 |
4.3.2 分类结果评价与分析 | 第59-62页 |
4.4 广东省植被空间分布特征分析 | 第62-64页 |
4.5 本章小结 | 第64-66页 |
第5章 基于JSEG多尺度分割方法和无人机影像的森林植被覆盖度提取 | 第66-88页 |
5.1 无人机影像获取与数据处理 | 第66-68页 |
5.2 基于JSEG多尺度分割和无人机影像的森林树冠面积提取方法研究 | 第68-77页 |
5.2.1 数学形态学滤波 | 第69-70页 |
5.2.2 JSEG多尺度图像分割 | 第70-73页 |
5.2.3 局部Moran’sI指数计算 | 第73页 |
5.2.4 阈值分割提取混合分区 | 第73-74页 |
5.2.5 应用分类器提取树冠面积 | 第74-75页 |
5.2.6 分类结果精度评价 | 第75-77页 |
5.3 讨论与分析 | 第77-85页 |
5.3.1 形态学滤波方式和分割尺度对于树冠面积提取的精度影响 | 第77-79页 |
5.3.2 不同光照情况下树冠面积提取精度对比 | 第79-81页 |
5.3.3 不同种植密度下树冠面积提取精度对比 | 第81-82页 |
5.3.4 不同分割尺度下树冠面积提取的最优形态学滤波方式分析 | 第82-85页 |
5.4 本章小结 | 第85-88页 |
第6章 基于Landsat时间序列数据的森林植被覆盖度反演 | 第88-112页 |
6.1 基于野外核查数据和无人机地面调查数据的广东省植被覆盖度提取 | 第88-91页 |
6.2 基于地面调查和Landsat时间序列数据的植被覆盖度反演方法研究 | 第91-106页 |
6.2.1 基于地面调查和Landsat时间序列数据的植被覆盖度反演方法构建 | 第91-94页 |
6.2.2 植被覆盖度反演结果精度评价 | 第94-96页 |
6.2.3 讨论与分析 | 第96-106页 |
6.3 广东省植被覆盖度空间分布特征分析 | 第106-109页 |
6.4 本章小结 | 第109-112页 |
第7章 结论及创新点 | 第112-116页 |
7.1 主要结论 | 第112-114页 |
7.2 主要创新点 | 第114页 |
7.3 展望 | 第114-116页 |
参考文献 | 第116-128页 |
致谢 | 第128-130页 |
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第130-131页 |