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基于时间序列遥感数据的植被精细分类与覆盖度反演研究

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

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