基于VSDI指数的土壤湿度遥感降尺度研究--以吉林省西部为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 土壤湿度遥感监测研究 | 第11-14页 |
| 1.2.2 降尺度方法研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 土壤湿度遥感尺度转换研究 | 第16页 |
| 1.3 研究内容、技术路线及论文框架 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.3 论文框架 | 第17-19页 |
| 第二章 研究区概况与研究方法 | 第19-28页 |
| 2.1 研究区概况 | 第19-21页 |
| 2.1.1 自然地理概况 | 第19-20页 |
| 2.1.2 人口与社会经济情况 | 第20-21页 |
| 2.2 研究数据 | 第21-25页 |
| 2.2.1 AMSRE 数据 | 第21-23页 |
| 2.2.2 SPOTVGT 数据 | 第23-24页 |
| 2.2.3 站点数据 | 第24-25页 |
| 2.2.4 辅助数据 | 第25页 |
| 2.3 研究方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 降尺度算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 相关分析 | 第26页 |
| 2.3.3 曲线估计法 | 第26-28页 |
| 第三章 干旱指数的适宜性评价 | 第28-37页 |
| 3.1 干旱监测敏感波段选取 | 第28-30页 |
| 3.2 干旱指数的计算 | 第30-32页 |
| 3.2.1 可见光和短波红外干旱指数（VSDI） | 第30-31页 |
| 3.2.2 地表水指数（LSWI） | 第31页 |
| 3.2.3 水分胁迫指数（MSI） | 第31页 |
| 3.2.4 全球植被水分指数（GVMI） | 第31-32页 |
| 3.2.5 归一化植被指数（NDVI） | 第32页 |
| 3.2.6 比值植被指数（RVI） | 第32页 |
| 3.3 不同干旱指数值和土壤湿度的相关性分析 | 第32-37页 |
| 第四章 土壤湿度的空间降尺度分析 | 第37-46页 |
| 4.1 VSDI 升尺度处理 | 第37-38页 |
| 4.2 土壤湿度全局降尺度模拟 | 第38-42页 |
| 4.2.1 回归建模 | 第38-40页 |
| 4.2.2 残差分析 | 第40-42页 |
| 4.3 土壤湿度降尺度结果分析 | 第42-46页 |
| 4.3.1 精度验证 | 第42-44页 |
| 4.3.2 误差来源 | 第44-46页 |
| 第五章 吉林省西部地区土壤湿度空间分布特征分析 | 第46-51页 |
| 5.1 土壤湿度全区分布特征 | 第46-48页 |
| 5.2 不同县市土壤湿度分布特征 | 第48页 |
| 5.3 不同地表覆盖类型土壤湿度的分布特征 | 第48-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 6.1 本文结论 | 第51-52页 |
| 6.2 本文创新点 | 第52页 |
| 6.3 不足与展望 | 第52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
