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MODIS数据提高水稻卫星遥感估产精度稳定性机理与方法研究

致谢第1-4页
中文摘要第4-11页
图表目录第11-17页
第一章 引言第17-31页
 1.1 农业信息技术应用动态分析第17-21页
  1.1.1 农业重大自然灾害遥感监测评估第18页
  1.1.2 农业资源调查、评价、规划和管理第18页
  1.1.3 农业环境污染监测与评价第18-19页
  1.1.4 农业决策支持和技术咨询服务第19页
  1.1.5 农作物遥感估产第19-21页
 1.2 国内外水稻遥感估产研究动态分析第21-27页
  1.2.1 水稻遥感估产的农学基础研究(水稻光谱特性与农学参数的相关性研究)第21-23页
  1.2.2 水稻种植面积信息提取研究第23-25页
  1.2.3 水稻长势遥感监测及估产建模研究进展第25-27页
 1.3 开展提高水稻卫星遥感估产稳定性研究的意义第27-28页
  1.3.1 对推动浙江省水稻卫星遥感估产运行系统能持久地业务化运行具有重要意义第27页
  1.3.2 为政府决策提供更为准确的粮食信息第27页
  1.3.3 开展 MODIS数据以提高水稻估产稳定性的研究是必然趋势第27-28页
 1.4 MODIS数据产品研究现状第28-31页
第二章 研究内容和技术思路第31-41页
 2.1 MODIS数据产品的特点第31-37页
  2.1.1 MODIS简介第31-32页
  2.1.2 MODIS数据特点第32-34页
  2.1.3 MODIS产品特点第34-36页
  2.1.4 N0AA/AVHRR数据第36页
  2.1.5 MODIS和NOAA/AVHRR评述第36-37页
 2.2 研究的总体思路第37-40页
 2.3 研究内容第40-41页
  2.3.1 MODIS数据定量处理技术方法研究第40页
  2.3.2 MODIS提高估产精度稳定性机理研究第40页
  2.3.3 MODIS提高水稻面积和单产精度方法研究第40-41页
第三章 试验区设计及数据获取第41-49页
 3.1 试验设计第41-45页
  3.1.1 野外大田研究区第41-44页
  3.1.2 小区试验第44-45页
 3.2 光谱和理化参数数据获取与分析方法第45-47页
  3.2.1 光谱反射率的测定第45页
  3.2.2 其他典型地物光谱测量第45-46页
  3.2.3 水稻理化参数的测定第46-47页
 3.3 图形数据、遥感数据和仪器软件第47-49页
  3.3.1 图形数据第47页
  3.3.2 遥感数据第47-48页
  3.3.3 田间观测所需的仪器第48页
  3.3.4 软件第48-49页
第四章 MODIS数据定量处理方法第49-65页
 4.1 MODIS数据产品大气校正原理及算法第49-53页
  4.1.1 辐射传输理论第49页
  4.1.2 大气校正的原理及算法第49-53页
 4.2 MODIS通道1和通道2大气校正的一种快速实用方法第53-59页
  4.2.1 提出的计算方法第53-55页
  4.2.2 应用实例第55-57页
  4.2.3 校正效果分析第57-58页
  4.2.4 小结第58-59页
 4.3 MODIS影像中的云的检测方法第59-65页
  4.3.1 热红外亮温差值法第60-62页
  4.3.2 近红外比值云检测指数法第62-63页
  4.3.3 可见光和近红外反射率比值检测法第63-64页
  4.3.4 小结第64-65页
第五章 MODIS数据提高水稻遥感估产精度稳定性机理研究第65-111页
 5.1 植被指数的理论基础及 MODIS植被指数原理特点第65-72页
  5.1.1 植被指数的理论基础第65-67页
  5.1.2 MODIS植被指数(VI)原理和特点第67-72页
 5.2 冠层反射光谱与叶面积指数及叶绿素含量相关分析第72-76页
  5.2.1 冠层反射光谱特征第72-73页
  5.2.2 冠层反射光谱与 LAI和叶绿素含量相关分析第73-76页
 5.3 地面光谱模拟 MODIS植被指数与水稻叶面积指数及冠层叶绿素含量相关分析第76-83页
  5.3.1 计算 MODIS-NDVI和 EVI第76-77页
  5.3.2 计算红边位置(REP)第77页
  5.3.3 实测数据模拟 MODIS-EVI与MODIS-NDVI的比较第77-78页
  5.3.4 模拟 MODIS-NDVI和叶面积指数相关分析第78-79页
  5.3.5 模拟 MODIS-EVI和叶面积指数相关分析第79-80页
  5.3.6 一阶导数和红边第80-81页
  5.3.7 REP与叶面积指数的相关分析第81页
  5.3.8 模拟 MODIS-NDVI、MODIS-EVI及 REP与冠层叶片叶绿素含量相关分析第81-82页
  5.3.9 小结第82-83页
 5.4 M0009产品与样地实测叶面积指数和冠层叶片叶绿素含量时空变化第83-87页
  5.4.1 观测样地 M0D09前三个波段及植被指数的时空变化第83-84页
  5.4.2 样地水稻叶面积指数和冠层色素含量时空变化第84-86页
  5.4.3 小结第86-87页
 5.5 基于MODIS与 NOAA/AVHRR影像植被指数差异初步分析第87-92页
  5.5.1 MODIS和 NOAA/AVHRR图像资料第87页
  5.5.2 MODIS和 NOAA/AVHRR的波段分析和植被指数提取第87-90页
  5.5.3 浙江省陆地区域 NOAA/AVHRR和MODIS植被指数差异分析第90-91页
  5.5.4 高生物量植被区植被指数差异分析第91-92页
  5.5.5 小结第92页
 5.6 MODIS植被指数在南方水稻生产区多传感器比较和验证第92-100页
  5.6.1 研究区和研究方法第92-93页
  5.6.2 TM与地面光谱反射率比较分析第93-95页
  5.6.3 MODIS与 TM比较分析第95-96页
  5.6.4 16天合成的MOD13产品和M0D09产品与地面光谱反射率比较分析第96-98页
  5.6.5 小结第98-100页
 5.7 基于地面实测数据对MOD15-LAI产品的验证和修正第100-110页
  5.7.1 数据获取第100-101页
  5.7.2 数据预处理和研究方法第101页
  5.7.3 MOD15-LAI产品与地面实测 LAI数据之间比较分析第101-105页
  5.7.4 小结第105-110页
 5.8 结论第110-111页
第六章 MODIS数据提高水稻遥感估产精度稳定性方法研究第111-131页
 6.1 基于DEM多时相MODIS数据提取水稻种植面积信息方法研究第111-116页
  6.1.1 数据采集和处理第111页
  6.1.2 数字高程模型(DEM)和地面坡度的建立第111-112页
  6.1.3 MODIS植被指数的提取第112页
  6.1.4 分类方法和波段组合信息的选择第112-113页
  6.1.5 结果及讨论第113-116页
 6.2 GIS辅助下利用MODIS数据估算浙江省水稻面积第116-123页
  6.2.1 数据预处理第116-118页
  6.2.2 水稻可能种植区确立第118-119页
  6.2.3 多时相MODIS复合估算水稻种植面积第119-120页
  6.2.4 选取训练样区提取水稻面积第120-122页
  6.2.5 小结第122-123页
 6.3 基于MODIS光谱指数进行水稻单产估算的研究第123-128页
  6.3.1 数据的获取第123页
  6.3.2 MODIS光谱指数选取第123-124页
  6.3.3 结果与讨论第124-127页
  6.3.4 结论第127-128页
 6.4 MODIS数据在Rice-SRS数值模拟模型中初步应用第128页
 6.5 利用 MODIS和 NOAA/AVHRR数据估算浙江省水稻总产比较分析第128-130页
 6.6 小结第130-131页
第七章 结语、创新点和讨论第131-135页
 7.1 结语第131-133页
 7.2 创新点和新进展第133页
 7.3 讨论第133-135页
参考文献第135-145页
英文摘要第145-149页
攻读博士学位期间撰写的论文第149页

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