| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究目的和意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·论文主要研究内容、研究方法和技术路线 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法 | 第16页 |
| ·技术路线 | 第16-17页 |
| ·研究区概况 | 第17-18页 |
| ·地理位置 | 第17-18页 |
| ·自然条件 | 第18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-20页 |
| 2 遥感图像数据获取与常用植被指数 | 第20-35页 |
| ·遥感图像数据获取 | 第20-22页 |
| ·长时间序列遥感图像数据 | 第20-21页 |
| ·中分辨率遥感数据 | 第21页 |
| ·高分辨率遥感数据 | 第21-22页 |
| ·应用尺度与遥感数据空间分辨率的关系 | 第22-23页 |
| ·常用植被指数 | 第23-26页 |
| ·比值植被指数(RVI) | 第24页 |
| ·差值植被指数(DVI) | 第24页 |
| ·归一化植被指数 | 第24页 |
| ·抗大气植被指数(Atmospherically Resistant Vegetation Index,ARVI) | 第24-25页 |
| ·改进抗大气植被指数IAVI | 第25页 |
| ·土壤调节植被指数(Soil Adjusted Vegetation Index,SAVI) | 第25-26页 |
| ·增强植被指数(EVI) | 第26页 |
| ·Visible Atmospherically Resistant Index(VARI) | 第26页 |
| ·基于SPOT-VGT多光谱数据的北京地区植被指数合成与比较 | 第26-34页 |
| ·数据准备 | 第26-27页 |
| ·植被指数合成 | 第27-32页 |
| ·NDVI、IAVI、SAVI、MSAVI和EVI的比较 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 1998～2011年北京地区植被变化趋势分析 | 第35-66页 |
| ·植被变化趋势的主要方法 | 第35-38页 |
| ·线性回归法 | 第35-36页 |
| ·相关系数法 | 第36页 |
| ·中值法 | 第36-37页 |
| ·Mann-Kendall法 | 第37-38页 |
| ·Sen+Mann-Kendall法 | 第38页 |
| ·线性显著性检验在线性回归植被趋势分析分类中的应用 | 第38-44页 |
| ·F检验 | 第40页 |
| ·相关系数验 | 第40-41页 |
| ·F检验和相关系数检验对北京市1998年至2011年植被变化趋势分类比较和评估 | 第41-44页 |
| ·基于克隆选择改进的植被回归趋势分析 | 第44-52页 |
| ·研究数据与数据预处理 | 第44页 |
| ·克隆选择聚类的植被变化回归趋势分析法 | 第44-46页 |
| ·实验参数 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-52页 |
| ·讨论 | 第52页 |
| ·基于Sen+Mann-Kendall的北京地区植被覆盖变化趋势分析 | 第52-57页 |
| ·数据来源和数据处理方法 | 第53页 |
| ·研究方法 | 第53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-57页 |
| ·结论与讨论 | 第57页 |
| ·北京市植被变化的主要趋势动因子分析 | 第57-64页 |
| ·研究数据 | 第57-59页 |
| ·研究方法 | 第59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-64页 |
| ·结论与讨论 | 第64页 |
| ·北京地区植被趋势分析验证与评估 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 4 北京市植被遥感变化检测 | 第66-82页 |
| ·变化检测概述 | 第66-70页 |
| ·变化检测的步骤 | 第66-67页 |
| ·确定变化检测的基本问题 | 第67-68页 |
| ·环境因素的影响 | 第68页 |
| ·遥感变化检测分类 | 第68-69页 |
| ·遥感变化检测的应用领域 | 第69-70页 |
| ·变化检测主要方法 | 第70-75页 |
| ·图像代数法 | 第70-71页 |
| ·植被指数检测法 | 第71-72页 |
| ·互相关变化检测法 | 第72-73页 |
| ·影像回归法 | 第73页 |
| ·假彩色合成法 | 第73-74页 |
| ·图像分类后比较变化检测 | 第74页 |
| ·变化矢量分析法(CVA) | 第74-75页 |
| ·基于植被指数NDVI的北京市植被变化检测 | 第75-80页 |
| ·研究数据与方法 | 第75-77页 |
| ·实验结果与分析 | 第77-80页 |
| ·结论与讨论 | 第80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 5 基于中高分辨遥感影像的植被提取 | 第82-97页 |
| ·主要植被提取方法 | 第82-84页 |
| ·原始波段合成法 | 第82-83页 |
| ·植被指数提取法 | 第83页 |
| ·NDVI与波段组合法 | 第83页 |
| ·其他植被提取方法 | 第83-84页 |
| ·基于AdaBoost的植被提取方法 | 第84-93页 |
| ·研究数据 | 第84页 |
| ·研究方法 | 第84-88页 |
| ·实验结果与分析 | 第88-92页 |
| ·算法的鲁棒性验证 | 第92-93页 |
| ·结论与讨论 | 第93页 |
| ·基于中分辨率遥感图像的北京市植被分布状态研究 | 第93-96页 |
| ·研究数据及数据预处理 | 第93-95页 |
| ·研究方法 | 第95页 |
| ·实验结果与分析 | 第95页 |
| ·结论与讨论 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 6 总结与展望 | 第97-100页 |
| ·本文总结 | 第97-98页 |
| ·植被变化展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-107页 |
| 个人简介 | 第107-108页 |
| 导师简介 | 第108-109页 |
| 获得成果目录 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110页 |
