| 致谢 | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-11页 |
| Abstract | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第23-49页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第23-26页 |
| 1.2 低温冷害遥感研究的理论基础 | 第26-34页 |
| 1.2.1 低温冷害的概念及成因 | 第26-29页 |
| 1.2.2 低温对水稻生长及产量的影响 | 第29-30页 |
| 1.2.3 下垫面参数遥感反演 | 第30-34页 |
| 1.3 低温冷害国内外研究综述 | 第34-46页 |
| 1.3.1 农业气象灾害风险评估与区划研究 | 第35-38页 |
| 1.3.2 低温灾害空间分析研究 | 第38-45页 |
| 1.3.3 损失评估方法研究 | 第45-46页 |
| 1.4 作物冷害遥感监测研究面临的问题 | 第46-47页 |
| 1.5 论文主要研究内容及结构安排 | 第47-49页 |
| 1.5.1 研究目标 | 第47页 |
| 1.5.2 论文主要研究内容 | 第47-48页 |
| 1.5.3 论文结构安排 | 第48-49页 |
| 第二章 研究方法与数据支持 | 第49-65页 |
| 2.1 研究区概况 | 第49-50页 |
| 2.2 数据来源及预处理 | 第50-58页 |
| 2.2.1 遥感数据 | 第50-56页 |
| 2.2.2 其他资料 | 第56-58页 |
| 2.2.3 数据处理平台 | 第58页 |
| 2.3 研究方法 | 第58-62页 |
| 2.3.1 水稻产量分解方法 | 第58-60页 |
| 2.3.2 植被指数去噪 | 第60-61页 |
| 2.3.3 精度验证方法 | 第61-62页 |
| 2.4 技术路线 | 第62-65页 |
| 第三章 东北水稻低温冷害风险评估及区划研究 | 第65-97页 |
| 3.1 引言 | 第65-66页 |
| 3.2 低温冷害致灾因子危险性评估 | 第66-80页 |
| 3.2.1 冷害辨识及统计分析 | 第67-74页 |
| 3.2.2 致灾因子不稳定性评估 | 第74-75页 |
| 3.2.3 致灾因子风险概率评估 | 第75-78页 |
| 3.2.4 冷害气候风险指数 | 第78-79页 |
| 3.2.5 致灾因子危险性综合评估模型 | 第79-80页 |
| 3.3 低温冷害承灾体脆弱性评估 | 第80-83页 |
| 3.3.1 脆弱性风险评估指标及其计算 | 第80-83页 |
| 3.3.3 承灾体脆弱性综合评估模型 | 第83页 |
| 3.4 低温冷害风险损失度评估 | 第83-88页 |
| 3.4.1 产量分解 | 第84-85页 |
| 3.4.2 损失度风险评估指标及其计算 | 第85-87页 |
| 3.4.3 低温冷害风险损失度综合评估模型 | 第87-88页 |
| 3.5 东北地区水稻低温冷害综合风险评估模型 | 第88-92页 |
| 3.5.1 综合风险评估模型 | 第88页 |
| 3.5.2 模型指标权重的确定 | 第88-91页 |
| 3.5.3 冷害综合风险评估指标的验证 | 第91-92页 |
| 3.6 东北地区水稻低温冷害风险区划 | 第92-95页 |
| 3.6.1 空间叠加计算 | 第92页 |
| 3.6.2 基于不同冷害风险要素的风险区划 | 第92-93页 |
| 3.6.3 东北水稻冷害综合风险区划 | 第93-95页 |
| 3.6.4 冷害综合风险区划结果的验证 | 第95页 |
| 3.7 本章小结 | 第95-97页 |
| 第四章 基于MODIS LST的全天候气温遥感估算 | 第97-133页 |
| 4.1 近地面气温遥感估算方法综述 | 第97-106页 |
| 4.1.1 气温遥感估算主要方法及研究进展 | 第99-104页 |
| 4.1.2 气温遥感估算中应注意的几个问题 | 第104-106页 |
| 4.2 数据及其预处理 | 第106-108页 |
| 4.2.1 研究数据 | 第106页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第106-108页 |
| 4.3 全天候8天平均气温遥感估算方法 | 第108-115页 |
| 4.3.1 基于高质量LST像元的气温遥感估算模型构建 | 第108-110页 |
| 4.3.2 两种全天候气温融合-插补算法的构建与比较 | 第110-114页 |
| 4.3.3 气温遥感估算精度检验方法与标准 | 第114-115页 |
| 4.4 全天候8天平均气温遥感估算结果与分析 | 第115-123页 |
| 4.4.1 多元回归估算模型 | 第115-116页 |
| 4.4.2 融合多平台气温MODIS数据的全天候重建 | 第116-118页 |
| 4.4.3 不同天气条件下两种全天候气温数据构建方法精度比较 | 第118-122页 |
| 4.4.4 全天候平均气温遥感估算模型的预测精度检验 | 第122-123页 |
| 4.5 日平均气温遥感估算方法 | 第123-125页 |
| 4.6 月平均气温遥感估算方法 | 第125-132页 |
| 4.6.1 月平均气温合成算法 | 第125-127页 |
| 4.6.2 月平均气温遥感估算精度检验 | 第127-130页 |
| 4.6.3 2000-2012年东北三省5-9月月平均和时空分布 | 第130-132页 |
| 4.7 小结 | 第132-133页 |
| 第五章 东北地区水稻延迟型冷害遥感监测 | 第133-167页 |
| 5.1 东北水稻种植区及其生育期遥感识别 | 第133-139页 |
| 5.1.1 基于多时相MODIS影像提取水稻种植区方法 | 第133-135页 |
| 5.1.2 遥感识别结果精度检验 | 第135页 |
| 5.1.3 2000-2011年东北水稻种植区空间分布 | 第135-136页 |
| 5.1.4 水稻生育期遥感识别方法 | 第136-137页 |
| 5.1.5 生育期遥感识别结果及精度检验 | 第137-139页 |
| 5.2 基于地面气象台站的冷害发生区域辨识 | 第139-145页 |
| 5.3 基于T_(5-9)距平指标的延迟型冷害遥感监测 | 第145-152页 |
| 5.3.1 T_(5-9)距平指标的遥感估算精度 | 第145页 |
| 5.3.2 T_(5-9)距平指标的构建方法及其空间分布 | 第145-149页 |
| 5.3.3 延迟型冷害遥感监测结果 | 第149-152页 |
| 5.4 基于热量指数指标的延迟型冷害遥感监测 | 第152-165页 |
| 5.4.1 热量指数指标的构建方法 | 第152-156页 |
| 5.4.2 热量指数指标的遥感估算精度及其空间分布 | 第156-160页 |
| 5.4.3 基于热量指数指标的低温冷害遥感动态监测 | 第160-164页 |
| 5.4.4 监测结果验证 | 第164页 |
| 5.4.5 讨论 | 第164-165页 |
| 5.5 本章小结 | 第165-167页 |
| 第六章 东北地区水稻冷害灾损遥感预测方法研究 | 第167-179页 |
| 6.1 引言 | 第167-168页 |
| 6.2 研究方法 | 第168-173页 |
| 6.2.1 冷害灾损预测模型的构建 | 第168页 |
| 6.2.2 县级水稻单产的遥感估算 | 第168-172页 |
| 6.2.3 不同冷害等级水稻受灾面积统计 | 第172-173页 |
| 6.2.4 技术流程 | 第173页 |
| 6.3 结果与分析 | 第173-177页 |
| 6.3.1 水稻单产遥感估算精度验证 | 第173-175页 |
| 6.3.2 2009和2011年水稻冷害灾损预测 | 第175-177页 |
| 6.4 讨论 | 第177-178页 |
| 6.5 本章小结 | 第178-179页 |
| 第七章 结论、创新点与展望 | 第179-183页 |
| 7.1 主要工作及结论 | 第179-180页 |
| 7.2 论文特色与创新点 | 第180-181页 |
| 7.3 研究展望 | 第181-183页 |
| 作者个人简介 | 第183-185页 |
| 参考文献(References) | 第185-201页 |
