山东省小麦封垄前旱情遥感监测业务化运行模型研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·山东农业地理概况 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·土壤水分与小麦生育 | 第12页 |
| ·山东旱情概况 | 第12-13页 |
| ·遥感旱情监测优势 | 第13-14页 |
| ·国内外研究进展 | 第14-16页 |
| ·国外研究成果 | 第14-15页 |
| ·国内研究成果 | 第15-16页 |
| ·研究内容、思路及创新 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·研究方法 | 第16-17页 |
| ·研究创新点 | 第17-18页 |
| 2 旱情遥感监测业务化关键技术研究 | 第18-32页 |
| ·旱情遥感监测技术基础及信息源选择 | 第18-23页 |
| ·遥感监测技术基础 | 第18-19页 |
| ·遥感信息源的选择 | 第19-23页 |
| ·遥感信息源比较 | 第19页 |
| ·MODIS 数据特征 | 第19-22页 |
| ·遥感数据的选择 | 第22-23页 |
| ·旱情遥感监测方法优选 | 第23-27页 |
| ·旱情遥感监测方法 | 第24-26页 |
| ·热惯量法 | 第24页 |
| ·植被供水指数法 | 第24-25页 |
| ·绿度指数法 | 第25页 |
| ·距平植被指数法 | 第25页 |
| ·微波遥感法 | 第25-26页 |
| ·旱情遥感监测方法优选 | 第26-27页 |
| ·基于热惯量法的旱情遥感监测模型推导 | 第27-30页 |
| ·常规热惯量模型的推导 | 第27-29页 |
| ·影响因子分析 | 第29-30页 |
| ·土壤质地 | 第29页 |
| ·植被覆盖 | 第29-30页 |
| ·修正的热惯量模型 | 第30页 |
| ·业务化运行技术流程 | 第30-32页 |
| 3 数据采集及预处理 | 第32-48页 |
| ·基础数据准备 | 第32-39页 |
| ·野外同步观测场布设 | 第32-34页 |
| ·同步采样技术要点 | 第34-36页 |
| ·采样时间 | 第34页 |
| ·采样气象条件 | 第34-35页 |
| ·采样土壤深度 | 第35页 |
| ·采样方法 | 第35-36页 |
| ·同步观测数据处理 | 第36-39页 |
| ·土壤绝对含水量的测定 | 第36页 |
| ·土壤的相对含水量 | 第36-39页 |
| ·MODIS 数据预处理 | 第39-48页 |
| ·大气校正 | 第40-41页 |
| ·“双眼皮”效应的消除 | 第41-42页 |
| ·MODIS L1B 数据地理定标 | 第42-43页 |
| ·数据融合 | 第43-45页 |
| ·重采样 | 第43-44页 |
| ·多天数据融合 | 第44-45页 |
| ·小麦区的提取 | 第45-48页 |
| 4 基于MODIS 数据的旱情遥感监测模型构建 | 第48-63页 |
| ·遥感信息的提取 | 第48-54页 |
| ·反照度ABE | 第48-49页 |
| ·昼夜温差△T | 第49-52页 |
| ·表观热惯量ATI | 第52-54页 |
| ·植被指数序列的建立 | 第54-58页 |
| ·归一化植被指数序列 | 第54-56页 |
| ·增强植被指数序列 | 第56-57页 |
| ·NDVI 与EVI 比较 | 第57-58页 |
| ·旱情监测模型的建立 | 第58-61页 |
| ·常规热惯量模型 | 第58-59页 |
| ·修正热惯量模型 | 第59-61页 |
| ·小麦旱情评价指标 | 第61-63页 |
| 5 旱情遥感监测业务化运行模型评价及应用 | 第63-77页 |
| ·模型评价与分析 | 第63-69页 |
| ·模型精度评价与分析 | 第63-65页 |
| ·模型适用度评价与分析 | 第65-69页 |
| ·2008～2009 季山东冬小麦旱情监测应用 | 第69-77页 |
| ·旱情遥感监测结果 | 第69-76页 |
| ·小麦抗旱生产指导 | 第76-77页 |
| 6 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·课题结论 | 第77-78页 |
| ·研究展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读学位期间科研成果 | 第85页 |
