高光谱遥感森林类型识别及其郁闭度定量估测研究
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-18页 |
| 第一章 引言 | 第18-36页 |
| ·高光谱遥感的特点 | 第19-21页 |
| ·高光谱遥感的发展现状 | 第21-23页 |
| ·国外发展现状 | 第21-23页 |
| ·高光谱遥感技术概念的提出 | 第22页 |
| ·航空成像光谱仪研制与试验阶段 | 第22页 |
| ·成像光谱仪的发展与完善阶段 | 第22页 |
| ·航空和航天高光谱遥感结合与发展阶段 | 第22-23页 |
| ·国内发展情况 | 第23页 |
| ·高光谱数据应用领域及植被信息提取技术 | 第23-26页 |
| ·应用领域 | 第23-24页 |
| ·植被的典型光谱特征 | 第24-26页 |
| ·高光谱遥感植被信息提取技术和方法 | 第26页 |
| ·高光谱遥感森林应用 | 第26-32页 |
| ·森林生物物理参数提取 | 第26-30页 |
| ·叶面积指数估计 | 第27-28页 |
| ·森林树种的识别 | 第28-29页 |
| ·森林郁闭度信息提取 | 第29-30页 |
| ·森林生化参数提取 | 第30-31页 |
| ·森林健康状态的遥感评价 | 第31-32页 |
| ·高光谱遥感的发展趋势 | 第32-34页 |
| ·论文的研究背景、目标和内容 | 第34-36页 |
| ·问题的提出 | 第34页 |
| ·主要研究内容 | 第34-35页 |
| ·论文的组织结构 | 第35-36页 |
| 第二章 试验区概况与数据获取 | 第36-48页 |
| ·试验区概况 | 第36-39页 |
| ·试验区数据获取 | 第39-42页 |
| ·遥感数据的获取 | 第39-41页 |
| ·基础数据的获取 | 第41-42页 |
| ·多光谱数据的处理 | 第42页 |
| ·地面实况数据的获取 | 第42-48页 |
| 第三章 高光谱数据预处理 | 第48-80页 |
| ·HYPERION数据产品 | 第48-49页 |
| ·HYPERION数据预处理 | 第49-68页 |
| ·辐射定标 | 第50-54页 |
| ·非正常像元的分类 | 第54页 |
| ·未标定及水气影响波段的去除 | 第54-56页 |
| ·像元值到绝对辐射值的转换 | 第56页 |
| ·坏线的修复 | 第56-57页 |
| ·图像的Smile效应 | 第57-63页 |
| ·Smile效应的监测 | 第59-61页 |
| ·Smile效应的去除与评价 | 第61-63页 |
| ·垂直条纹的去除 | 第63-68页 |
| ·条纹去除方法 | 第64-66页 |
| ·条纹去除效果评价-MNF法 | 第66-68页 |
| ·大气纠正 | 第68-76页 |
| ·影响辐射失真的因素 | 第68-73页 |
| ·基于影像特征的校正模型 | 第70-71页 |
| ·地面线性回归经验模型 | 第71-72页 |
| ·大气辐射传输理论模型方法 | 第72-73页 |
| ·Hyperion 图像的大气纠正 | 第73-76页 |
| ·HYPERION 数据的进一步处理 | 第76-77页 |
| ·几何纠正 | 第77-78页 |
| ·图像预处理结论 | 第78-80页 |
| 第四章 森林类型的高光谱识别 | 第80-104页 |
| ·遥感图像识别的一般过程 | 第80-81页 |
| ·高光谱图像地物识别的优势 | 第81-83页 |
| ·核心试验区及所用数据 | 第83页 |
| ·核心试验区概况 | 第83页 |
| ·遥感与非遥感数据 | 第83页 |
| ·光谱角制图 | 第83-96页 |
| ·分类策略 | 第83-87页 |
| ·云和云阴影的去除 | 第84-87页 |
| ·光谱角制图(SAM) | 第87-96页 |
| ·原理 | 第87-88页 |
| ·SAM分类过程 | 第88-89页 |
| ·像元纯净指数 | 第89页 |
| ·N维散度空间旋转法 | 第89-90页 |
| ·结果与讨论 | 第90-93页 |
| ·精度分析 | 第93-96页 |
| ·结论 | 第96页 |
| ·基于光谱特征提取的监督分类 | 第96-104页 |
| ·遥感数据 | 第97-98页 |
| ·地面数据获取 | 第98-100页 |
| ·图像分类与分类后处理 | 第100页 |
| ·分类精度评价 | 第100-102页 |
| ·结论 | 第102-104页 |
| 第五章 森林郁闭度估测方法 | 第104-124页 |
| ·引言 | 第104-105页 |
| ·试验区与遥感数据 | 第105-106页 |
| ·地面数据的获取 | 第106-110页 |
| ·森林郁闭度定量估测 | 第110-124页 |
| ·统计模型的郁闭度估测算法 | 第110-119页 |
| ·光谱特征选择 | 第110-111页 |
| ·光谱特征提取 | 第111-112页 |
| ·主成分分析法 | 第112-114页 |
| ·图像光谱值的获取 | 第114页 |
| ·波段选择法(SB) | 第114-115页 |
| ·主成分变换法(PCA) | 第115页 |
| ·验证方法 | 第115-116页 |
| ·结果与分析 | 第116-117页 |
| ·精度验证 | 第117-119页 |
| ·结论 | 第119页 |
| ·线性混合光谱模型法 | 第119-124页 |
| ·原理 | 第119-121页 |
| ·分析方法 | 第121页 |
| ·结果与分析 | 第121-124页 |
| 第六章 结语 | 第124-128页 |
| ·研究结果 | 第124-125页 |
| ·创新点 | 第125页 |
| ·讨论与展望 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 个人简历 | 第138-139页 |
| 导师简介 | 第139-140页 |
| 附录1 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目 | 第140-141页 |
| 附录2 攻读博士学位期间发表(或待发表)的论文 | 第141-143页 |
| 附录3 攻读博士学位期间完成的其它成果 | 第143-144页 |
| 附录4 高光谱成像仪系统介绍 | 第144-147页 |
| 附录5 英语缩写名、全称及中文译名 | 第147-149页 |
