| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 作物单一长势参量遥感研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2.2 作物综合长势参量遥感研究进展 | 第12页 |
| 1.2.3 多源遥感数据在作物长势监测上的研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目标、研究方案与技术路线 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究方案 | 第14页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第14-16页 |
| 2 数据与方法 | 第16-24页 |
| 2.1 研究区与实验设计 | 第16-17页 |
| 2.2 数据获取 | 第17-20页 |
| 2.2.1 冬小麦冠层高光谱数据获取 | 第17页 |
| 2.2.2 冬小麦无人机高光谱影像数据获取 | 第17-19页 |
| 2.2.3 冬小麦长势参量测定 | 第19-20页 |
| 2.3 数据分析方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 光谱指数法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 偏最小二乘方法 | 第21页 |
| 2.3.3 随机森林法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 主成分分析法 | 第22页 |
| 2.4 模型评价标准 | 第22-23页 |
| 2.4.1 决定系数 | 第22页 |
| 2.4.2 调整决定系数 | 第22-23页 |
| 2.4.3 均方根误差 | 第23页 |
| 2.4.4 相对分析误差 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于地面高光谱数据的作物长势参量估算研究 | 第24-37页 |
| 3.1 基于地面高光谱数据的LAI估算研究 | 第24-27页 |
| 3.1.1 植被指数的选取 | 第24-25页 |
| 3.1.2 植被指数与冬小麦LAI相关性分析 | 第25页 |
| 3.1.3 基于偏最小二乘回归的冬小麦LAI模型构建 | 第25-26页 |
| 3.1.4 基于偏最小二乘回归的冬小麦LAI最优模型的验证 | 第26-27页 |
| 3.2 基于地面高光谱数据的LNC估算研究 | 第27-30页 |
| 3.2.1 敏感波段的筛选 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于光谱指数的冬小麦LNC模型构建及检验 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于随机森林法的冬小麦LNC模型构建及检验 | 第29-30页 |
| 3.3 基于地面高光谱数据的SPAD估算研究 | 第30-34页 |
| 3.3.1 植被指数的选取 | 第31页 |
| 3.3.2 植被指数与冬小麦SPAD的相关性分析 | 第31-32页 |
| 3.3.3 基于多元逐步回归的冬小麦SPAD模型构建 | 第32-33页 |
| 3.3.4 基于多元逐步回归的冬小麦SPAD最优模型验证 | 第33-34页 |
| 3.4 基于地面高光谱数据的AGB估算研究 | 第34-36页 |
| 3.4.1 植被指数的选取 | 第34-35页 |
| 3.4.2 植被指数与冬小麦AGB的相关性分析 | 第35页 |
| 3.4.3 基于多元逐步回归的冬小麦AGB模型构建 | 第35-36页 |
| 3.4.4 基于多元逐步回归的冬小麦AGB最优模型验证 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于综合长势指标的冬小麦长势监测 | 第37-48页 |
| 4.1 冬小麦各长势参量的时序变化规律 | 第37-38页 |
| 4.2 基于均等权重构建的CGMI的长势监测 | 第38-42页 |
| 4.2.1 基于均等权重的CGMI的构建 | 第38-39页 |
| 4.2.2 长势参量与光谱指数的相关性分析 | 第39-40页 |
| 4.2.3 冬小麦长势参量PLSR模型的构建及验证 | 第40-42页 |
| 4.3 基于PCA统计分析法构建CGMI的长势监测 | 第42-47页 |
| 4.3.1 各长势参量之间的相关性分析 | 第42-43页 |
| 4.3.2 基于PCA统计分析法的CGMI的构建 | 第43-45页 |
| 4.3.3 基于PCA方法构建的CGMI与光谱指数的相关性分析 | 第45-46页 |
| 4.3.4 冬小麦CGMI的PLSR模型的构建及验证 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于无人机高光谱影像的冬小麦综合长势监测 | 第48-57页 |
| 5.1 无人机UHD185高光谱数据有效性验证 | 第48-50页 |
| 5.2 基于无人机高光谱影像的CGMI估算 | 第50-54页 |
| 5.2.1 光谱指数与CGMI的相关性分析 | 第50页 |
| 5.2.2 基于PLSR的冬小麦CGMI模型构建及检验 | 第50-53页 |
| 5.2.3 基于无人机高光谱影像的CGMI空间分布 | 第53-54页 |
| 5.3 基于CGMI的冬小麦长势分级评估 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 主要工作和结论 | 第57-58页 |
| 6.2 创新点 | 第58页 |
| 6.3 不足与展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文、主要学术活动 | 第67页 |
