| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 图目录 | 第12-13页 |
| 表目录 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 遥感尺度问题与尺度转换 | 第15-17页 |
| 1.2.2 亚像元定位 | 第17页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18页 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 | 第18-19页 |
| 1.4 论文技术路线 | 第19-20页 |
| 1.5 论文结构 | 第20-22页 |
| 第2章 研究区与数据 | 第22-28页 |
| 2.1 研究区概况 | 第22-23页 |
| 2.2 卫星影像获取 | 第23-28页 |
| 2.2.1 GOCI影像 | 第23-24页 |
| 2.2.2 MODIS影像 | 第24-26页 |
| 2.2.3 HJ-1A/1B影像 | 第26-28页 |
| 第3章 不同空间分辨率影像水华提取空间尺度差异 | 第28-43页 |
| 3.1 蓝藻水体光谱特征 | 第28-29页 |
| 3.2 蓝藻水华提取方法 | 第29-30页 |
| 3.2.1 单波段阈值 | 第29-30页 |
| 3.2.2 近红外/红波段比值 | 第30页 |
| 3.2.3 NDVI值 | 第30页 |
| 3.3 蓝藻水华遥感提取空间尺度差异 | 第30-35页 |
| 3.3.1 数据与预处理 | 第30-32页 |
| 3.3.2 不同传感器水华提取结果差异 | 第32-35页 |
| 3.4 蓝藻水华遥感提取空间尺度效应分析 | 第35-41页 |
| 3.4.1 研究样本选取 | 第35页 |
| 3.4.2 水华提取指数算法影响分析 | 第35-37页 |
| 3.4.3 空间异质性对不同尺度水华提取的影响 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 不同空间分辨率影像水华提取结果尺度转换 | 第43-58页 |
| 4.1 空间尺度转换概述 | 第43-44页 |
| 4.2 基于像元的向下尺度转换方法 | 第44-52页 |
| 4.2.1 回归模型方法 | 第44-49页 |
| 4.2.2 移动窗口线性光谱混合模型 | 第49-52页 |
| 4.3 尺度转换精度检验 | 第52-56页 |
| 4.3.1 回归模型方法结果 | 第52-54页 |
| 4.3.2 线性光谱混合模型结果 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 蓝藻水华遥感监测的亚像元定位 | 第58-70页 |
| 5.1 遥感影像亚像元定位技术 | 第58-59页 |
| 5.2 改进元胞自动机算法的亚像元定位 | 第59-63页 |
| 5.2.1 元胞自动机 | 第59-60页 |
| 5.2.2 原始算法(SPCA,Sub-pixel Cellular Automata) | 第60页 |
| 5.2.3 改进算法(ISPCA,Improved Sub-pixel Cellular Automata) | 第60-63页 |
| 5.3 改进算法测试 | 第63-68页 |
| 5.3.1 测试数据与方法 | 第63-64页 |
| 5.3.2 算法测试结果与分析 | 第64-68页 |
| 5.4 ISPCA实际影像验证 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-73页 |
| 6.1 论文主要结论 | 第70-71页 |
| 6.2 论文创新与不足 | 第71-72页 |
| 6.3 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 硕士期间参加的课题和取得的成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |