| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1.绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于单一卫星影像的水稻分布提取 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于多源影像数据的水稻分布提取 | 第13-16页 |
| 1.3 技术路线与研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文创新点 | 第17页 |
| 1.5 文章组织安排 | 第17-18页 |
| 2.研究区概况与数据预处理 | 第18-24页 |
| 2.1 研究区概况 | 第18-19页 |
| 2.2 数据介绍与预处理 | 第19-24页 |
| 2.2.1 GF-1WFV数据及预处理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Landsat8数据及预处理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 MODIS数据及预处理 | 第22-24页 |
| 3.研究方法 | 第24-32页 |
| 3.1 NDVI计算 | 第24页 |
| 3.2 数据融合方法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 STRAFM模型 | 第25页 |
| 3.2.2 ESTARFM模型 | 第25-27页 |
| 3.3 物候参数提取 | 第27-28页 |
| 3.4 NDVI时序拟合 | 第28-29页 |
| 3.5 决策树分类 | 第29-31页 |
| 3.6 分类后处理 | 第31-32页 |
| 4.融合结果与分析 | 第32-42页 |
| 4.1 基于STARFM与ESTARFM模型GF-1WFV融合 | 第32-36页 |
| 4.1.1 融合效果 | 第32-34页 |
| 4.1.2 精度评价 | 第34-36页 |
| 4.2 基于ESTARFM模型的GF-1WFV与Landsat8比较 | 第36-39页 |
| 4.2.1 融合效果 | 第36-37页 |
| 4.2.2 精度评价 | 第37-39页 |
| 4.3 基于不同融合方法的NDVI比较 | 第39-42页 |
| 5.基于决策树与物候参数的水稻分布提取 | 第42-52页 |
| 5.1 NDVI拟合与作物参数提取 | 第42-46页 |
| 5.1.1 NDVI拟合结果 | 第42-44页 |
| 5.1.2 作物参数信息提取结果 | 第44-46页 |
| 5.2 决策树分类结果 | 第46-47页 |
| 5.3 分类后处理 | 第47-48页 |
| 5.4 分类精度评价 | 第48-50页 |
| 5.5 水稻面积变化统计及分析 | 第50-52页 |
| 6.结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 结论 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60页 |