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闽江河口盐沼植被遥感识别与制图

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
文摘第5-7页
目录第7-10页
绪论第10-24页
    1 研究背景和意义第10-12页
    2 多光谱/高光谱遥感湿地植被识别与制图研究进展第12-22页
        2.1 遥感数据源第12-13页
            2.1.1 多光谱数据第12页
            2.1.2 高光谱数据第12-13页
            2.1.3 多源、多时相遥感数据相结合第13页
        2.2 遥感数据预处理第13-15页
        2.3 基于多光谱数据的湿地植被识别与制图第15-17页
            2.3.1 传统方法及其缺陷第15页
            2.3.2 传统方法的改进第15-17页
        2.4 基于高光谱数据的湿地植被识别与制图第17-22页
            2.4.1 湿地植被高光谱分类与识别第17-19页
            2.4.2 湿地植被生物物理参数高光谱反演第19-20页
            2.4.3 湿地植被养分含量诊断第20页
            2.4.4 湿地入侵物种高光谱监测第20-21页
            2.4.5 湿地制图第21-22页
    3 本文研究的主要内容、技术路线第22-24页
        3.1 研究主要内容第22页
        3.2 技术路线第22-24页
第一章 数据与方法第24-38页
    1.1 研究区概况第24-26页
    1.2 闽江河口典型盐沼植被反射光谱测定及其识别研究第26-33页
        1.2.1 典型盐沼植被反射光谱及生化参量测定第26-29页
        1.2.2 基于实测的高光谱数据的盐沼植被分类识别方法第29-33页
    1.3 基于SPOT 5影像遥感分类识别与制图第33-38页
        1.3.1 数据来源第33页
        1.3.2 基于知识发现和决策树的盐沼植被遥感分类与制图第33-35页
        1.3.3 精度评价第35-38页
第二章 典型盐沼植被光谱特征及季节变化第38-44页
    2.1 相同物候期不同盐沼植被光谱特征对比分析第38-40页
    2.2 同种盐沼植被不同物候期光谱特征对比分析第40-42页
    2.3 讨论第42-44页
        2.3.1 湿地盐沼植被冠层光谱反射率特征差异的影响因素第42-43页
        2.3.2 光谱特征分析在盐沼植被分类识别与制图中的应用第43-44页
第三章 基于实测高光谱数据的盐沼植被识别第44-54页
    3.1 ANOVA检验结果第44-45页
    3.2 CART特征波段选择及分类第45-46页
    3.3 CART模型的分类精度分析第46-50页
    3.4 讨论第50-54页
        3.4.1 基于CART模型的最佳光谱波段/区域的选择第50-51页
        3.4.2 闽江河口盐沼植被识别最佳物候期第51页
        3.4.3 实测冠层光谱识别在闽江口遥感湿地植被监测和识别中的应用第51-54页
第四章 基于模拟在轨卫星数据的盐沼植物识别第54-74页
    4.1 几种常用卫星影像数据简介第54-56页
        4.1.1 Landsat 8影像数据特征第54-55页
        4.1.2 SPOT5影像数据特征第55-56页
        4.1.3 EO-1 Hyperion遥感数据特征第56页
    4.2 模拟卫星影像数据的植被指数计算方法第56-57页
    4.3 基于模拟指数的盐沼植被识别能力分析第57-71页
        4.3.1 基于模拟Landsat 8影像植被指数的盐沼植被识别能力分析第57-62页
        4.3.2 基于模拟SPOT 5影像植被指数的盐沼植被识别能力分析第62-67页
        4.3.3 基于模拟Hyperion影像植被指数的盐沼植被识别能力分析第67-71页
    4.4 讨论第71-74页
        4.4.1 模拟卫星影像植被指数在盐沼植被识别与制图中的应用第71-72页
        4.4.2 不同波段宽度对植被指数在湿地植被分类识别能力的影响第72-74页
第五章 基于SPOT 5影像的闽江河口盐沼植被分类识别与制图第74-84页
    5.1 6S大气校正参数结果第74页
    5.2 SPOT5影像不同地物类型的光谱特征分析第74-77页
        5.2.1 SPOT 5不同地物类型各波段反射率统计特征分析第74-76页
        5.2.2 SPOT 5影像植被指数分析第76-77页
    5.3 基于知识发现的决策树分类与制图第77-80页
        5.3.1 决策树构建第78-79页
        5.3.2 湿地植被制图第79-80页
    5.4 精度检验第80-84页
第六章 结论、不足与展望第84-86页
    6.1 研究结论第84页
    6.2 研究特色与可能创新点第84-85页
    6.3 不足与展望第85-86页
附录1 闽江河口不同生育期盐沼植被生长状况和野外数据采集照片第86-88页
附录2 野外光谱测量记录表第88-90页
参考文献第90-100页
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果第100-102页
致谢第102-104页
个人简历第104-107页

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