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基于SPOT-5影像光谱和纹理特征的川西南山地阔叶林叶面积指数反演

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-23页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 叶面积指数的概念第11-12页
        1.2.1 叶面积指数的常用定义第11页
        1.2.2 有效叶面积指数与真实叶面积指数第11-12页
    1.3 叶面积指数的测量方法第12-17页
        1.3.1 直接测量法第12-13页
        1.3.2 间接测量法第13-17页
    1.4 植被指数第17-19页
        1.4.1 植被指数的概念第17-18页
        1.4.2 植被指数的研究现状第18页
        1.4.3 植被指数的研究趋势第18-19页
    1.5 影像纹理第19-21页
        1.5.1 纹理的定义第19页
        1.5.2 纹理的研究现状第19-21页
        1.5.3 纹理研究的趋势第21页
    1.6 研究的目的和意义第21-23页
2 研究区概况及基础数据第23-25页
    2.1 研究区概况第23-24页
    2.2 基础数据第24-25页
        2.2.1 遥感影像数据第24页
        2.2.2 其它数据第24-25页
3 研究内容及技术路线第25-27页
    3.1 研究内容第25-26页
    3.2 研究技术路线第26-27页
4 研究方法第27-38页
    4.1 样地数据获取第27-28页
        4.1.1 样地布设及林分因子调查第27-28页
        4.1.2 样地群落划分第28页
        4.1.3 叶面积指数地面实测第28页
    4.2 遥感影像处理第28-36页
        4.2.1 几何校正第28-29页
        4.2.2 辐射校正第29页
        4.2.3 植被指数提取第29-32页
        4.2.4 纹理特征提取第32-36页
        4.2.5 遥感分类第36页
    4.3 模型建立及检验第36-38页
5 结果与分析第38-53页
    5.1 群落分类第38-40页
        5.1.1 各群落样地个数第38页
        5.1.2 群落基本概况第38页
        5.1.3 群落林分及冠层特征第38-39页
        5.1.4 研究区群落分类第39-40页
    5.2 植被指数反演LAIe第40-44页
        5.2.1 植被指数图第40-41页
        5.2.2 LAIe-Ⅵ相关性分析第41页
        5.2.3 LAIe-Ⅵ的一元线性回归模型第41-42页
        5.2.4 LAIe-Ⅵ一元非线性回归模型第42-44页
        5.2.5 LAIe-Ⅵ多元线性回归模型第44页
    5.3 纹理特征反演LAIe第44-50页
        5.3.1 主成分图贡献率第44-45页
        5.3.2 纹理特征最佳提取窗口第45-47页
        5.3.3 纹理特征与LAIe一元线性回归模型第47-48页
        5.3.4 纹理特征与LAIe一元非线性回归模型第48-49页
        5.3.5 纹理与LAI多元线性回归方程第49-50页
    5.4 光谱-纹理结合反演LAIe第50页
    5.5 研究区各群落LAI反演模型第50-51页
    5.6 研究区阔叶林LAIe图第51-53页
6 结论与讨论第53-57页
    6.1 结论第53-54页
    6.2 讨论第54-57页
        6.2.1 群落分类第54-55页
        6.2.2 植被指数反演LAIe第55页
        6.2.3 纹理特征反演LAI第55页
        6.2.4 纹理提取窗口大小的选择第55-56页
        6.2.5 光谱和纹理结合反演LAIe第56页
        6.2.6 分群落反演LAIe第56-57页
7 创新与展望第57-59页
    7.1 创新之处第57页
    7.2 展望第57-59页
参考文献第59-67页
致谢第67页

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