| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第一篇 基于 MODIS 遥感资料的水稻估产研究 | 第13-86页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·研究背景及其研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·国外研究进展 | 第15-16页 |
| ·国内研究进展 | 第16-17页 |
| ·研究目标、研究内容及技术路线 | 第17-20页 |
| ·研究目标 | 第17-18页 |
| ·研究的主要内容 | 第18页 |
| ·技术路线 | 第18-20页 |
| ·研究所需数据 | 第20页 |
| ·遥感数据 | 第20页 |
| ·非遥感数据 | 第20页 |
| ·工作环境 | 第20-22页 |
| ·硬件环境 | 第21页 |
| ·软件环境 | 第21-22页 |
| 第二章 研究区域概况与数据预处理 | 第22-41页 |
| ·研究区域概况 | 第22-27页 |
| ·地理外置及地形地貌特征 | 第22-23页 |
| ·研究区域自然环境特征 | 第23-24页 |
| ·研究区域历史水稻种植状况 | 第24-27页 |
| ·数据的获取与预处理 | 第27-41页 |
| ·数据描述 | 第27-33页 |
| ·数据的获取 | 第33-34页 |
| ·数据的拼接、投影、格式转换 | 第34-41页 |
| 第三章 遥感估产的理论基础与水稻种植信息的提取 | 第41-47页 |
| ·遥感估产的理论基础 | 第41-44页 |
| ·遥感估产数据 | 第41-42页 |
| ·遥感估产的关键技术 | 第42-44页 |
| ·水稻种植信息的提取 | 第44-47页 |
| ·遥感分类概述 | 第44-45页 |
| ·研究区种植信息的提取 | 第45-47页 |
| 第四章 基于叶面积指数数据的早稻估产模型 | 第47-60页 |
| ·数据准备 | 第47-48页 |
| ·数据处理 | 第48-53页 |
| ·叶面积指数数据的合成 | 第48-50页 |
| ·Savitsky-Golay 滤波 | 第50-52页 |
| ·水稻种植信息的提取 | 第52-53页 |
| ·模型的建立与结果分析 | 第53-59页 |
| ·相关性分析 | 第53-54页 |
| ·估产模型的建立与分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于增强型植被指数数据的早稻估产模型 | 第60-68页 |
| ·数据来源与处理方法 | 第60-62页 |
| ·数据来源 | 第60-61页 |
| ·处理方法 | 第61-62页 |
| ·相关性分析 | 第62-63页 |
| ·模型建立与验证 | 第63-67页 |
| ·估产模型的建立 | 第63-64页 |
| ·模型的验证与选择 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 基于神经网络的早稻估产模式 | 第68-78页 |
| ·人工神经网络概述 | 第68-70页 |
| ·BP 神经网络 | 第69页 |
| ·RBF 神经网络 | 第69-70页 |
| ·数据准备 | 第70-73页 |
| ·数据提取 | 第70-71页 |
| ·数据压缩 | 第71-73页 |
| ·基于 BP 神经网络估产模型 | 第73-76页 |
| ·基于 RBF 神经网络估产模型 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第七章 结论与展望 | 第78-81页 |
| ·结论 | 第78-79页 |
| ·研究展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 第二篇 基于 Landsat ETM+数据的鄱阳湖水质监测 | 第86-114页 |
| 第一章 绪论 | 第87-91页 |
| ·遥感水质监测概况 | 第87-88页 |
| ·研究目的、研究内容及技术路线 | 第88-90页 |
| ·研究所需数据 | 第90页 |
| ·工作环境 | 第90-91页 |
| 第二章 遥感水质监测的理论与方法 | 第91-96页 |
| ·遥感水质监测原理 | 第91页 |
| ·遥感水质监测方法 | 第91-93页 |
| ·经验/半经验方法 | 第92-93页 |
| ·分析/半分析方法 | 第93页 |
| ·遥感水质监测的数据源 | 第93-94页 |
| ·多光谱数据 | 第93-94页 |
| ·高光谱数据 | 第94页 |
| ·新型卫星遥感数据 | 第94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第三章 数据处理与湖泊水质反演模型的构建 | 第96-110页 |
| ·数据处理 | 第96-103页 |
| ·辐射定标 | 第98-100页 |
| ·条带修复 | 第100-101页 |
| ·大气校正 | 第101-102页 |
| ·水域面积提取 | 第102-103页 |
| ·模型构建 | 第103-107页 |
| ·相关性分析 | 第103-106页 |
| ·回归分析 | 第106-107页 |
| ·指标浓度反演 | 第107-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第四章 总结与展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-114页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |