| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-16页 |
| 1.2.1 作物病虫害遥感监测研究进展 | 第10-14页 |
| 1.2.2 遥感影像融合技术研究进展 | 第14-15页 |
| 1.2.3 水稻稻曲病研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 存在的问题 | 第17-19页 |
| 1.5 研究技术路线 | 第19-20页 |
| 第二章 研究资料与研究方法 | 第20-38页 |
| 2.1 研究区域介绍 | 第20-22页 |
| 2.2 遥感卫星介绍 | 第22-25页 |
| 2.2.1 高分一号卫星(GF-1) | 第22-23页 |
| 2.2.2 环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/B/C) | 第23-25页 |
| 2.3 数据来源 | 第25-26页 |
| 2.3.1 遥感影像获取 | 第25页 |
| 2.3.2 地面大田实测数据获取 | 第25-26页 |
| 2.4 遥感影像融合方法 | 第26-35页 |
| 2.4.1 遥感影像预处理 | 第26-27页 |
| 2.4.2 遥感影像融合计算方法 | 第27-31页 |
| 2.4.2.1 PCA(主成分变换) | 第27-29页 |
| 2.4.2.2 Brovey(比值变换) | 第29-30页 |
| 2.4.2.3 HPF(高通滤波融合) | 第30页 |
| 2.4.2.4 Wavelet(小波变换) | 第30-31页 |
| 2.4.3 遥感影像融合效果评价指标 | 第31-33页 |
| 2.4.3.1 均值 | 第32页 |
| 2.4.3.2 标准差和信息熵 | 第32页 |
| 2.4.3.3 交叉熵和相关系数 | 第32-33页 |
| 2.4.4 植被指数比较 | 第33-35页 |
| 2.4.4.1 RVI | 第34页 |
| 2.4.4.2 NDVI | 第34-35页 |
| 2.5 水稻种植面积提取方法 | 第35页 |
| 2.6 水稻稻曲病估测方法 | 第35-38页 |
| 第三章 水稻种植面积提取 | 第38-50页 |
| 3.1 融合效果评价 | 第38-43页 |
| 3.1.1 目视效果评价 | 第38-40页 |
| 3.1.2 客观指标评价 | 第40-43页 |
| 3.2 植被指数分析 | 第43-45页 |
| 3.3 结果验证 | 第45-47页 |
| 3.3.1 基于非监督分类的水稻种植面积提取 | 第45-46页 |
| 3.3.2 样方精度验证 | 第46-47页 |
| 3.4 小结 | 第47-50页 |
| 第四章 水稻稻曲病估测模型 | 第50-60页 |
| 4.1 稻曲病病理及影响 | 第50-53页 |
| 4.1.1 稻曲病病理及危害 | 第50-51页 |
| 4.1.2 稻曲病分级标准 | 第51-52页 |
| 4.1.3 稻曲病发生规律 | 第52-53页 |
| 4.2 气象条件和农学参数对水稻稻曲病发生的影响 | 第53-55页 |
| 4.3 水稻稻曲病气象-遥感估测模型 | 第55-57页 |
| 4.3.1 水稻稻曲病气象-遥感估测模型描述 | 第55-56页 |
| 4.3.2 水稻稻曲病气象-遥感估测模型精度验证 | 第56-57页 |
| 4.4 基于融合影像的水稻稻曲病气象-遥感估测 | 第57-59页 |
| 4.5 小结 | 第59-60页 |
| 第五章 讨论与结论 | 第60-64页 |
| 5.1 主要结论 | 第60-61页 |
| 5.1.1 遥感影像融合技术对水稻种植面积提取精度的影响 | 第60页 |
| 5.1.2 水稻稻曲病病情指数估测模型 | 第60-61页 |
| 5.2 主要创新之处 | 第61-62页 |
| 5.3 讨论 | 第62-63页 |
| 5.4 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-78页 |
| 作者简介 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |