| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 森林生物量估计方法研究进展 | 第11-16页 |
| 1.2.2 基于EOS-MODIS植被指数的生物量研究 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第19-21页 |
| 2 研究区概况与数据资料 | 第21-39页 |
| 2.1 研究区概况 | 第21-22页 |
| 2.1.1 区域范围 | 第21页 |
| 2.1.2 地理地貌 | 第21-22页 |
| 2.1.3 气候特征 | 第22页 |
| 2.1.4 植被资源 | 第22页 |
| 2.2 数据资料 | 第22-39页 |
| 2.2.1 遥感数据 | 第22-32页 |
| 2.2.2 DEM数字高程数据 | 第32-33页 |
| 2.2.3 森林资源清查数据 | 第33-36页 |
| 2.2.4 相关性分析 | 第36-39页 |
| 3 基于混合像元分解的森林植被覆盖度信息提取 | 第39-46页 |
| 3.1 混合像元分解模型 | 第39-40页 |
| 3.2 研究区端元提取 | 第40-42页 |
| 3.2.1 水体剔除 | 第40-41页 |
| 3.2.2 端元提取 | 第41-42页 |
| 3.3 线性混合像元分解 | 第42-43页 |
| 3.4 结果分析 | 第43-44页 |
| 3.5 精度评价 | 第44-45页 |
| 3.6 小结 | 第45-46页 |
| 4 基于多元线性逐步回归模拟的区域森林碳储量估测 | 第46-57页 |
| 4.1 研究方法 | 第46-48页 |
| 4.1.1 多元线性逐步回归模型 | 第46-47页 |
| 4.1.2 检验方法 | 第47-48页 |
| 4.2 结果与分析 | 第48-56页 |
| 4.2.1 模型构建结果 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于MODIS-NDVI时间序列的多元逐步回归模拟结果 | 第49-50页 |
| 4.2.3 引入地理因子的多元逐步回归模拟结果 | 第50-51页 |
| 4.2.4 植被覆盖度结合时间序列逐步回归模拟森林碳储量估测结果 | 第51-52页 |
| 4.2.5 植被覆盖度结合引入地理因子回归模拟森林碳储量估测结果 | 第52页 |
| 4.2.6 精度检验 | 第52-56页 |
| 4.3 小结 | 第56-57页 |
| 5 基于序列高斯协同仿真模拟的区域森林碳储量估测 | 第57-68页 |
| 5.1 研究方法 | 第57-60页 |
| 5.1.1 序列高斯协同仿真模型 | 第57-59页 |
| 5.1.2 理论模型 | 第59-60页 |
| 5.2 结果与分析 | 第60-66页 |
| 5.2.1 模型构建结果 | 第60-61页 |
| 5.2.2 基于MODIS的序列高斯仿真模拟结果 | 第61-63页 |
| 5.2.3 植被覆盖度与仿真相结合的森林碳储量估测结果 | 第63-64页 |
| 5.2.4 精度检验 | 第64-66页 |
| 5.3 与基于多元线性逐步回归模拟方法的对比 | 第66页 |
| 5.4 结果验证 | 第66-67页 |
| 5.5 小结 | 第67-68页 |
| 6 结论与讨论 | 第68-70页 |
| 6.1 结论 | 第68页 |
| 6.2 讨论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-80页 |
| 个人简介 | 第80-81页 |
| 导师简介 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
