| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外遥感干旱监测方法研究进展与存在的问题 | 第11-14页 |
| 1.2.1 热惯量法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 微波遥感法 | 第12页 |
| 1.2.3 作物形态指标法 | 第12-13页 |
| 1.2.4 作物生理指标法 | 第13-14页 |
| 1.2.5 作物综合指标法 | 第14页 |
| 1.3 目前遥感干旱监测研究存在的不足 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第15-18页 |
| 1.4.1 研究内容与目的 | 第15页 |
| 1.4.2 研究技术路线 | 第15-18页 |
| 第2章 研究区概况与研究方法 | 第18-34页 |
| 2.1 研究区概况 | 第18-20页 |
| 2.2 数据资料来源与预处理 | 第20-26页 |
| 2.2.1 MODIS数据及预处理 | 第20-24页 |
| 2.2.2 TM数据及预处理 | 第24-25页 |
| 2.2.3 气象数据及预处理 | 第25-26页 |
| 2.2.4 物候观测数据及预处理 | 第26页 |
| 2.2.5 矢量数据及预处理 | 第26页 |
| 2.2.6 统计数据 | 第26页 |
| 2.2.7 采样点数据 | 第26页 |
| 2.3 研究方法模型 | 第26-34页 |
| 2.3.1 基于时间序列数据的作物识别 | 第26-29页 |
| 2.3.2 作物物候期提取模型 | 第29-31页 |
| 2.3.3 TVDI旱情监测模型 | 第31-34页 |
| 第3章 冬小麦种植区提取 | 第34-42页 |
| 3.1 时序植被指数Savitzky-Golay滤波结果 | 第34-36页 |
| 3.1.1 关中冬小麦NDVI时间序列去噪 | 第34-35页 |
| 3.1.2 MODIS NDVI时序影像重构 | 第35-36页 |
| 3.2 基于时间序列的冬小麦识别 | 第36-39页 |
| 3.2.1 各地物类型NDVI变化特征分析 | 第36-38页 |
| 3.2.2 决策树模型提取冬小麦 | 第38-39页 |
| 3.3 提取结果分析与验证 | 第39-42页 |
| 第4章 关中地区冬小麦关键物候期提取 | 第42-46页 |
| 4.1 双Logistic函数提取冬小麦关键物候期空间分布 | 第42-44页 |
| 4.2 物候提取结果的验证 | 第44-46页 |
| 第5章 关中地区冬小麦旱情时空变化分析 | 第46-64页 |
| 5.1 TVDI干旱监测模型构建与验证 | 第46-56页 |
| 5.1.1 冬小麦关键生育期Ts-NDVI特征空间以及干湿边方程的拟合 | 第46-51页 |
| 5.1.2 10cm,20cm,50cm土壤湿度验证 | 第51-52页 |
| 5.1.3 冬小麦旱情时空分布 | 第52-56页 |
| 5.2 冬小麦关键生育阶段总体旱情时空变化特征 | 第56-59页 |
| 5.2.1 冬小麦旱情时间变化特征 | 第56-58页 |
| 5.2.2 冬小麦旱情空间分布特征 | 第58-59页 |
| 5.3 冬小麦关键生育期旱情年际时空变化 | 第59-64页 |
| 5.3.1 冬小麦关键生育阶段旱情年际变化 | 第59-61页 |
| 5.3.2 冬小麦关键生育阶段旱情空间分布 | 第61-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-68页 |
| 6.1 主要结论 | 第64-66页 |
| 6.2 创新点 | 第66页 |
| 6.3 不足与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第76页 |
