| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-28页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-14页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外相关研究成果和进展评述 | 第15-24页 |
| 1.2.1 能源消耗的计算方法及应用 | 第15-22页 |
| 1.2.2 无人机的特点及应用 | 第22-24页 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 | 第24-25页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第25页 |
| 1.4 论文结构 | 第25-28页 |
| 第2章 Landsat TIRS和CBERS-04 IRS在城市地表覆盖温度反演的差异 | 第28-38页 |
| 2.1 研究区概况 | 第28-29页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第28页 |
| 2.1.2 地形地貌 | 第28-29页 |
| 2.1.3 气候 | 第29页 |
| 2.2 数据准备及预处理 | 第29-30页 |
| 2.3 地表温度反演算法 | 第30-32页 |
| 2.4 结果分析 | 第32-36页 |
| 2.4.1 地表温度反演结果的空间分布 | 第32-34页 |
| 2.4.2 不同地类的温度反演结果分析 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 研究区域高分辨率影像处理 | 第38-62页 |
| 3.1 无人机影像获取及摄影测量原理 | 第38-46页 |
| 3.1.1 无人机影像的获取 | 第38-39页 |
| 3.1.2 无人机影像获取的质量控制 | 第39-41页 |
| 3.1.3 无人机摄影测量原理 | 第41-44页 |
| 3.1.4 无人机平台信息 | 第44-46页 |
| 3.2 图像拼接处理 | 第46-60页 |
| 3.2.1 Pix4Dmapper软件 | 第46-55页 |
| 3.2.2 Agisoft Photosan软件 | 第55-59页 |
| 3.2.3 拼接结果对比分析 | 第59-60页 |
| 3.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 第4章 面向对象高分辨率影像分类 | 第62-78页 |
| 4.1 影像分割 | 第63-66页 |
| 4.2 影像分类 | 第66-77页 |
| 4.2.1 面向对象分类方法 | 第66-69页 |
| 4.2.2 最邻近法提取影像信息 | 第69-77页 |
| 4.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 研究区域碳排放估算 | 第78-99页 |
| 5.1 建筑三维重建及面积统计 | 第78-89页 |
| 5.1.1 建筑三维重建 | 第78-87页 |
| 5.1.2 建筑物面积统计 | 第87-89页 |
| 5.2 研究区碳排放估算 | 第89-94页 |
| 5.3 基于无人机影像的热红外数据分析 | 第94-97页 |
| 5.4 本章小结 | 第97-99页 |
| 第6章 总结和展望 | 第99-103页 |
| 6.1 结论与主要成果 | 第99-100页 |
| 6.2 不足与展望 | 第100-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 致谢 | 第111-113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113页 |