| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| ·选题背景 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究的目的及意义 | 第11页 |
| ·遥感在森林资源监测中的应用 | 第11-12页 |
| ·遥感影像信息分类研究现状与趋势 | 第12-15页 |
| ·基于像元的分类 | 第12-13页 |
| ·基于亚像元的分类 | 第13页 |
| ·基于基元的分类 | 第13-14页 |
| ·基于上下文的分类 | 第14页 |
| ·基于知识的分类 | 第14-15页 |
| ·面向对象分类 | 第15页 |
| ·植被指数 | 第15-18页 |
| ·植被指数应用 | 第15-17页 |
| ·植被指数转换方法 | 第17-18页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第18-20页 |
| ·研究目标 | 第18页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·拟解决的关键问题 | 第19页 |
| ·技术路线 | 第19-20页 |
| ·论文的结构 | 第20-22页 |
| 2 研究区概况 | 第22-25页 |
| ·自然条件概括 | 第22-23页 |
| ·地理位置 | 第22页 |
| ·气候 | 第22页 |
| ·森林资源 | 第22页 |
| ·动植物资源 | 第22页 |
| ·土地矿产资源 | 第22-23页 |
| ·水利资源 | 第23页 |
| ·地形地貌 | 第23页 |
| ·社会经济概况 | 第23-25页 |
| 3 遥感数据预处理 | 第25-38页 |
| ·遥感数据获取 | 第25-31页 |
| ·遥感数据 | 第25-29页 |
| ·其他数据 | 第29-31页 |
| ·数据预处理 | 第31-38页 |
| ·MODIS数据处理 | 第31-34页 |
| ·RapidEye与TM数据处理 | 第34-38页 |
| 4 基于统计学的森林样本NDVI相关性分析 | 第38-47页 |
| ·遥感数据的尺度问题 | 第38-41页 |
| ·混合像元分解与森林植被像元判定 | 第38-39页 |
| ·样本的选取 | 第39-41页 |
| ·抽样与相关性分析 | 第41-44页 |
| ·抽样的基本原理与方法 | 第41-42页 |
| ·回归分析的基本原理 | 第42-44页 |
| ·样本的抽取与相关性分析 | 第44-46页 |
| ·基于MODIS NDVI的转换模型 | 第46-47页 |
| 5 基于阈值法提取多源影像森林植被信息 | 第47-53页 |
| ·森林植被信息提取 | 第47-50页 |
| ·阈值法的基本概念 | 第47页 |
| ·MODIS经验阈值运用的理论基础 | 第47-48页 |
| ·森林植被信息提取 | 第48-50页 |
| ·精度检验 | 第50-51页 |
| ·基于中高分数据的MODIS森林信息提取精度控制及推广 | 第51-53页 |
| ·MODIS森林信息提取精度控制 | 第51-52页 |
| ·模型的推广应用 | 第52-53页 |
| 6 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·创新点 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 个人简介 | 第59-60页 |
| 导师简介 | 第60-61页 |
| 获得成果目录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |