| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第20-42页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第20-22页 |
| 1.2 研究进展 | 第22-38页 |
| 1.2.1 地表水体监测 | 第22-25页 |
| 1.2.2 不透水面监测 | 第25-31页 |
| 1.2.3 植被监测 | 第31-34页 |
| 1.2.4 变化检测 | 第34-37页 |
| 1.2.5 城市热岛 | 第37-38页 |
| 1.3 本研究拟解决问题 | 第38-39页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第39-42页 |
| 第二章 研究区概况与数据资料 | 第42-50页 |
| 2.1 研究区概况 | 第42-45页 |
| 2.1.1 水体分布 | 第43-44页 |
| 2.1.2 不透水面分布 | 第44页 |
| 2.1.3 植被分布 | 第44-45页 |
| 2.2 数据资料 | 第45-47页 |
| 2.2.1 Landsat系列卫星数据 | 第45-46页 |
| 2.2.2 MODIS卫星数据 | 第46-47页 |
| 2.2.3 高分辨率遥感数据 | 第47页 |
| 2.3 数据预处理 | 第47-50页 |
| 2.3.1 几何校正 | 第47页 |
| 2.3.2 云层检测 | 第47-48页 |
| 2.3.3 温度反演 | 第48-50页 |
| 第三章 结合不同时相的热红外和光学影像提取城市水体信息 | 第50-64页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 研究方法 | 第51-54页 |
| 3.2.1 水体组分的粗分类 | 第52-53页 |
| 3.2.2 水体组分的细分类 | 第53-54页 |
| 3.2.3 精度评价 | 第54页 |
| 3.3 实现过程 | 第54-61页 |
| 3.3.1 地表温度的时空分布 | 第55-56页 |
| 3.3.2 城市地表水体初步分解结果 | 第56-58页 |
| 3.3.3 城市地表水体精细提取结果 | 第58-60页 |
| 3.3.4 水体提取精度检验 | 第60-61页 |
| 3.4 讨论 | 第61-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 基于四面体模型的城市不透水面定量研究 | 第64-88页 |
| 4.1 引言 | 第64-66页 |
| 4.2 常用的端元提取方法 | 第66-70页 |
| 4.2.1 2-D散点图 | 第66-67页 |
| 4.2.2 纯净像元指数法 | 第67-70页 |
| 4.3 研究方法 | 第70-75页 |
| 4.3.1 V-H-L-S模型 | 第70-72页 |
| 4.3.2 端元选择 | 第72-74页 |
| 4.3.3 线性光谱混合分解模型 | 第74页 |
| 4.3.4 精度评价 | 第74-75页 |
| 4.4 案例应用 | 第75-84页 |
| 4.4.1 研究区域及相关数据预处理 | 第75-76页 |
| 4.4.2 基于V-H-L-S模型的端元 | 第76-79页 |
| 4.4.3 基于LSMA模型生成城市地表覆盖组分 | 第79-81页 |
| 4.4.4 评价城市不透水面的估测精度 | 第81-84页 |
| 4.5 讨论 | 第84-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-88页 |
| 第五章 融合MODIS和Landsat 8 NDVI时列数据估测城市植被信息 | 第88-106页 |
| 5.1 引言 | 第88-90页 |
| 5.2 研究方法 | 第90-95页 |
| 5.2.1 数据融合 | 第91-93页 |
| 5.2.2 TMA | 第93-95页 |
| 5.2.3 精度评价 | 第95页 |
| 5.3 结果 | 第95-103页 |
| 5.3.1 NDVI时间序列 | 第95-98页 |
| 5.3.2 主要土地覆盖类型端元的时相特征 | 第98-99页 |
| 5.3.3 利用时相NDVI曲线获取土地覆盖组分 | 第99-103页 |
| 5.4 讨论 | 第103-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 基于Landsat NDVI时序数据的城市不透水面时空变化研究 | 第106-122页 |
| 6.1 引言 | 第106-107页 |
| 6.2 研究背景 | 第107-109页 |
| 6.2.1 时空混合分析 | 第107-108页 |
| 6.2.2 变化检测 | 第108-109页 |
| 6.3 方法和数据 | 第109-113页 |
| 6.3.1 Landsat | 第109-110页 |
| 6.3.2 基于TMA的变化检测 | 第110-113页 |
| 6.4 结果 | 第113-118页 |
| 6.4.1 不透水面覆盖度的分布 | 第113-116页 |
| 6.4.2 不透水面变化检测 | 第116-118页 |
| 6.5 讨论 | 第118-121页 |
| 6.5.1 Landsat NDVI时序数据 | 第118-119页 |
| 6.5.2 基于TMA的变化检测方法 | 第119-120页 |
| 6.5.3 上海土地覆盖变化的理解 | 第120-121页 |
| 6.6 本章小结 | 第121-122页 |
| 第七章 利用遥感影像检验地表温度与城市不透水面的关系 | 第122-138页 |
| 7.1 引言 | 第122-124页 |
| 7.2 ELM方法 | 第124-127页 |
| 7.2.1 不透水面覆盖度 | 第124页 |
| 7.2.2 地表温度的反演 | 第124-125页 |
| 7.2.3 模型输入样本选择 | 第125页 |
| 7.2.4 极端学习机 | 第125-127页 |
| 7.2.5 精度评价 | 第127页 |
| 7.3 结果 | 第127-134页 |
| 7.3.1 地表温度时空分布 | 第127-129页 |
| 7.3.2 ELM算法的参数设置比较 | 第129-130页 |
| 7.3.3 ELM和常规模型精度比较 | 第130-134页 |
| 7.4 讨论 | 第134-135页 |
| 7.5 本章小结 | 第135-138页 |
| 第八章 结论 | 第138-144页 |
| 8.1 主要结论 | 第138-139页 |
| 8.2 创新点 | 第139-140页 |
| 8.3 不足与展望 | 第140-144页 |
| 参考文献 | 第144-170页 |
| 后记 | 第170-172页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第172页 |
