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基于光谱数据的植被重点参数反演方法研究

主要创新点第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-12页
1. 前言第12-25页
   ·研究的意义和背景第12-14页
   ·国内外研究现状第14-22页
     ·高光谱传感器的发展第14-16页
     ·高光谱遥感数据反演植被参数的基本原理第16-17页
     ·基于高光谱数据的植被参数反演研究现状第17-21页
     ·存在的主要局限性第21-22页
   ·研究思路、研究内容及论文组织结构第22-25页
2. 地面光谱数据获取方法及影响因素分析第25-49页
   ·实验区简介第25-26页
   ·数据收集采集与预处理第26-34页
     ·华中实验区数据采集与预处理第26-32页
     ·美国地区通量数据与MODIS数据收集第32-34页
   ·植被光谱影响因素分析第34-38页
     ·叶片尺度光谱影响因素分析第34-36页
     ·冠层尺度光谱影响因素分析第36-38页
   ·冠层光谱与冠层叶绿素的关系分析第38-47页
     ·光线在植被冠层中的传播过程第38-40页
     ·小麦叶绿素含量分布第40-43页
     ·冠层光谱与冠层叶绿素的关系第43-47页
   ·小结第47-49页
3. 植被叶绿素及叶面积指数反演研究第49-68页
   ·反演模型第49-54页
     ·植被指数经验模型第49-51页
     ·辐射传输模型与优化算法第51-54页
   ·植被指数经验模型反演结果第54-61页
     ·叶片尺度叶绿素反演结果与分析第54-56页
     ·叶片尺度红边指数与叶绿素含量的经验模型第56-57页
     ·冠层尺度叶绿素、LAI反演结果与分析第57-61页
   ·物理模型与优化算法的反演结果第61-63页
     ·叶片尺度叶绿素反演结果与分析第61-62页
     ·冠层尺度叶绿素、LAI反演结果与分析第62-63页
     ·不同反演算法的比较与分析第63页
   ·HyperScan成像光谱数据的植被叶绿素反演第63-66页
     ·HyperScan光谱数据与ASD光谱数据的比较第63-64页
     ·模型建立与验证第64-66页
   ·小结第66-68页
4. 基于连续小波变换的叶绿素含量反演第68-81页
   ·小波变换在植被参数反演中的应用第68-70页
   ·植被光谱的连续小波变换第70-72页
   ·叶片尺度反演结果第72-75页
     ·最高相关植被指数模型第72-73页
     ·最高相关小波系数模型第73-75页
   ·冠层尺度反演结果第75-78页
     ·最高相关植被指数模型第75-76页
     ·最高相关小波系数模型第76-78页
   ·交叉验证第78-79页
   ·小结第79-81页
5. 基于MODIS数据的LAI反演第81-92页
   ·实验站点信息第81-82页
   ·MODIS LAI时间序列与实测LAI序列的比较第82-84页
   ·植被指数经验模型的LAI反演第84-86页
     ·指数选择第84-85页
     ·反演结果第85-86页
   ·BP神经网络模型的LAI反演第86-89页
     ·人工神经网络第86-87页
     ·反演结果第87-89页
   ·模型比较第89-90页
   ·小结第90-92页
6. 完全基于遥感数据的GPP反演第92-110页
   ·实验站点MODIS数据与通量观测数据预处理第92-94页
   ·反演模型第94-96页
     ·TG模型第94-95页
     ·PARpotential模型第95页
     ·GR模型第95-96页
   ·三种模型在不同站点下的反演精度比较第96-100页
   ·不同植被指数在PARpotential模型中的表现第100-103页
   ·TG模型、PARpotential模型在不同植被类型下的反演精度比较第103-105页
   ·改进的PARpotential模型第105-107页
     ·干旱站点下模型精度下降的原因分析第105-106页
     ·改进的PARpotential模型与反演结果比较第106-107页
   ·小结第107-110页
7. 结论和展望第110-116页
   ·主要创新点第110页
   ·结论和成果第110-114页
   ·研究的不足和今后工作的展望第114-116页
参考文献第116-132页
攻读博士学位期间发表的论文第132-134页
攻读博士学位期间课题研究情况第134-136页
后记第136页

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