| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1.引言 | 第11-12页 |
| 1.2. 研究的目的意义 | 第12页 |
| 1.3. 生物量研究概述 | 第12-20页 |
| 1.3.1. 森林生物量研究概述 | 第12-13页 |
| 1.3.2. 传统森林生物量获取方法概述 | 第13-15页 |
| 1.3.3. 基于遥感技术的森林生物量估测与反演 | 第15-20页 |
| 1.4. 高山松研究概述 | 第20-21页 |
| 1.4.1. 高山松简介 | 第20页 |
| 1.4.2. 高山松生物量研究概况 | 第20-21页 |
| 1.5. 存在的问题 | 第21页 |
| 1.6. 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.7 技术路线 | 第23-24页 |
| 2 研究方法 | 第24-49页 |
| 2.1. 研究区概况 | 第24页 |
| 2.2. 生物量地面数据获取与整理 | 第24-27页 |
| 2.2.1. 样地调查 | 第24页 |
| 2.2.2. 样木生物量调查 | 第24-25页 |
| 2.2.3. 样品测定及数据整理 | 第25-27页 |
| 2.3. 遥感数据的获取与处理 | 第27-42页 |
| 2.3.1. 遥感影像的获取与处理 | 第27-33页 |
| 2.3.2. 森林生物量遥感特征因子提取 | 第33-37页 |
| 2.3.3. 备选变量的确定 | 第37-38页 |
| 2.3.4. 相关性分析 | 第38-42页 |
| 2.4. 生物量遥感估测模型的建立 | 第42-47页 |
| 2.4.1. 模型构建 | 第42-46页 |
| 2.4.2. 模型评价 | 第46-47页 |
| 2.5. 高山松林生物量反演及分布 | 第47-49页 |
| 2.5.1 高山松林生物量反演 | 第47-48页 |
| 2.5.2 基于反演的高山松林生物量分布 | 第48-49页 |
| 3 结果与分析 | 第49-73页 |
| 3.1. 单木生物量模型的构建 | 第49-50页 |
| 3.2. 样本训练集与测试集的选取 | 第50-51页 |
| 3.3. 常规统计模型生物量遥感估测 | 第51-56页 |
| 3.3.1. 逐步回归法构建模型 | 第51-52页 |
| 3.3.2. 非线性回归模型的构建 | 第52-54页 |
| 3.3.3. 模型评价 | 第54-56页 |
| 3.4. 联立方程组模型生物量遥感估测 | 第56-60页 |
| 3.4.1. 郁闭度模型的建 | 第56页 |
| 3.4.2. 郁闭度联立方程组模型结果 | 第56-59页 |
| 3.4.3. 模型评价 | 第59-60页 |
| 3.5. 基于随机森林回归模型的生物量遥感估测 | 第60-63页 |
| 3.5.1. 随机森林变量优选 | 第60-61页 |
| 3.5.2. 随机森林回归参数选择 | 第61-62页 |
| 3.5.3. 模型评价 | 第62-63页 |
| 3.6. 基于Cubist回归的森林生物量遥感估测模型 | 第63-66页 |
| 3.6.1. Cubist回归模型的构建 | 第63-65页 |
| 3.6.2. 模型评价 | 第65-66页 |
| 3.7. 模型比较 | 第66-67页 |
| 3.8. 香格里拉县高山林生物量反演及分布 | 第67-73页 |
| 3.8.1 香格里拉县高山林生物量反演 | 第67页 |
| 3.8.2 基于反演的香格里拉市高山松林生物量分布 | 第67-70页 |
| 3.8.3 高山松林生物量垂直分布特征 | 第70页 |
| 3.8.4 高山松林生物量坡度分布特征 | 第70-71页 |
| 3.8.5 高山松林生物量坡向分布特征 | 第71-73页 |
| 4 结论与讨论 | 第73-78页 |
| 4.1. 结论 | 第73-75页 |
| 4.2. 讨论 | 第75-78页 |
| 4.2.1. 关于模型精度 | 第75页 |
| 4.2.2. 关于建模 | 第75-76页 |
| 4.2.3. 关于与高山松林生物量反演与分布 | 第76页 |
| 4.2.4. 研究与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-85页 |
| 作者简介 | 第85-86页 |
| 导师简介 | 第86-88页 |
| 获得成果目录 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |