| 引言 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·森林病虫害监测研究进展 | 第8-9页 |
| ·森林病虫害预测预警系统研究 | 第9页 |
| ·松材线虫及其危害概况 | 第9-12页 |
| ·松材线虫 | 第9-10页 |
| ·松材线虫病的影响因素 | 第10-11页 |
| ·温度 | 第10页 |
| ·降雨与湿度 | 第10-11页 |
| ·海拔高度 | 第11页 |
| ·火灾 | 第11页 |
| ·人为因素 | 第11页 |
| ·松材线虫病的危害状况 | 第11-12页 |
| ·小结 | 第12-13页 |
| 第二章 研究区概况及研究内容 | 第13-16页 |
| ·研究区概况 | 第13-14页 |
| ·研究的主要内容和技术路线 | 第14-16页 |
| ·研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·地面资料的获取 | 第14页 |
| ·应用 RS、GIS 的松材线虫危害信息提取及空间分析 | 第14页 |
| ·预测预警模型的选择和建模 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| 第三章 数据的选择、采集和处理 | 第16-23页 |
| ·地面调查数据的获取 | 第16-18页 |
| ·固定标准地数据 | 第16-17页 |
| ·标准地坐标的获取 | 第17-18页 |
| ·生物量调查数据 | 第18页 |
| ·内业数据的处理 | 第18-23页 |
| ·矢量化数据 | 第18-20页 |
| ·图像扫描及预处理 | 第18页 |
| ·图形的校正 | 第18-19页 |
| ·矢量化 | 第19-20页 |
| ·数字高程模型的建立 | 第20-23页 |
| ·数字高程模型的获取 | 第20-21页 |
| ·DEM 误差来源 | 第21页 |
| ·DEM 数据的建立 | 第21页 |
| ·DEM 数据的生成 | 第21-23页 |
| 第四章 遥感技术与 GIS 的应用 | 第23-29页 |
| ·遥感影像的预处理 | 第23-26页 |
| ·影像的选取 | 第23页 |
| ·影像的基本参数 | 第23页 |
| ·遥感影像的校正 | 第23-26页 |
| ·几何校正 | 第24-25页 |
| ·大气校正 | 第25-26页 |
| ·GIS 技术的应用 | 第26-29页 |
| ·地理信息系统简介 | 第26-27页 |
| ·地理信息系统空间分析 | 第27-29页 |
| 第五章 预测模型的实现 | 第29-47页 |
| ·森林病虫害预测预报的意义和特点 | 第29页 |
| ·森林病虫害预测的方法 | 第29-30页 |
| ·预测模型的建立 | 第30-47页 |
| ·灰色-马尔可夫预测模型 | 第30-34页 |
| ·建立松材线虫病害的GM(1，l)模型 | 第31页 |
| ·状态划分 | 第31页 |
| ·状态转移概率计算 | 第31-32页 |
| ·计算数据 | 第32-33页 |
| ·松林受害面积的灰色马尔可夫预测 | 第33-34页 |
| ·误差分析 | 第34页 |
| ·回归预测模型 | 第34-43页 |
| ·影响因子的确定 | 第34-38页 |
| ·相关分析结果 | 第38-43页 |
| ·BP 神经网络预测模型 | 第43-46页 |
| ·网络的建立 | 第43-44页 |
| ·模型参数的设置 | 第44页 |
| ·模型的训练 | 第44页 |
| ·神经网络进行预测 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第47-49页 |
| ·主要结论 | 第47页 |
| ·讨论及下一步工作 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附表1 | 第54-55页 |
| 附表2 | 第55-56页 |
| 个人简介 | 第56-57页 |
| 导师简介 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 博硕士学位论文同意发表声明 | 第59页 |