| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究情况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究情况 | 第13-15页 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 数据与方法 | 第18-25页 |
| 2.1 研究区域 | 第18-19页 |
| 2.2 气象数据 | 第19页 |
| 2.3 作物、土壤数据 | 第19-20页 |
| 2.4 遥感数据 | 第20-23页 |
| 2.4.1 风云卫星及产品应用 | 第20-21页 |
| 2.4.2 MERSI传感器及MERSI-NDVI数据 | 第21-22页 |
| 2.4.3 MODIS传感器及MODIS-LAI数据 | 第22-23页 |
| 2.5 技术路线 | 第23-24页 |
| 2.6 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 遥感参数反演与信息提取 | 第25-41页 |
| 3.1 冬小麦种植区提取 | 第25-31页 |
| 3.1.1 特征选择与特征提取 | 第26-27页 |
| 3.1.2 最优波段组合论证 | 第27-28页 |
| 3.1.3 分类方法研究 | 第28-30页 |
| 3.1.4 精度验证 | 第30-31页 |
| 3.2 MERSI-LAI数据反演 | 第31-36页 |
| 3.2.1 常见的几种LAI反演方法 | 第31页 |
| 3.2.2 数据和反演方法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 卫星观测与地物光谱观测NDVI间的关系 | 第32-34页 |
| 3.2.4 冬小麦NDVI-LAI关系模型 | 第34-35页 |
| 3.2.5 LAI反演及验证 | 第35-36页 |
| 3.3 叶面积指数平滑处理 | 第36-40页 |
| 3.3.1 S-G平滑滤波原理 | 第36-37页 |
| 3.3.2 处理结果 | 第37-40页 |
| 3.4 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 作物生长模型标定 | 第41-57页 |
| 4.1 作物生长模型 | 第41-45页 |
| 4.1.1 WOFOST作物模型概述 | 第41-42页 |
| 4.1.2 WOFOST作物模型生长原理 | 第42-45页 |
| 4.2 敏感性分析 | 第45-53页 |
| 4.2.1 EFAST方法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 实施流程 | 第47-48页 |
| 4.2.3 分析结果 | 第48-53页 |
| 4.3 模型标定 | 第53-55页 |
| 4.4 小结 | 第55-57页 |
| 第五章 遥感信息与作物模型同化的冬小麦估产研究 | 第57-71页 |
| 5.1 基于LAI目标函数的同化估产流程 | 第57-58页 |
| 5.2 模型参数区域化 | 第58-64页 |
| 5.2.1 气象数据准备 | 第59-63页 |
| 5.2.2 作物、土壤与管理参数 | 第63-64页 |
| 5.3 SCE优化算法 | 第64-66页 |
| 5.3.1 SCE优化算法简介 | 第64-65页 |
| 5.3.2 SCE算法运行流程 | 第65-66页 |
| 5.4 同化遥感信息的冬小麦估产 | 第66-70页 |
| 5.4.1 估产结果 | 第66-69页 |
| 5.4.2 估产分析 | 第69-70页 |
| 5.5 小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
