张广才岭及完达山森林生物量遥感估测及变化驱动力分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·生物量估算的研究现状 | 第12-15页 |
| ·驱动因子分析的研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容和方法 | 第16-19页 |
| ·本论文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·研究方法及技术路线 | 第17-19页 |
| 2 研究区域介绍和数据获取与处理 | 第19-33页 |
| ·研究区域概况 | 第19-21页 |
| ·地形地貌特征 | 第19-20页 |
| ·水文气象 | 第20页 |
| ·林木资源 | 第20-21页 |
| ·森林资源清查数据获取及处理 | 第21-23页 |
| ·森林资源清查数据的收集 | 第21页 |
| ·样地的初步筛选 | 第21-23页 |
| ·野外数据的收集及处理 | 第23-26页 |
| ·乔木生物量的测定方法 | 第23-24页 |
| ·样地单木生物量模型 | 第24-26页 |
| ·灌木生物量的测定 | 第26页 |
| ·草本生物量的测定 | 第26页 |
| ·遥感数据获取及处理 | 第26-31页 |
| ·遥感数据收集 | 第26-27页 |
| ·遥感数据处理 | 第27-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 3 森林生物量估算 | 第33-66页 |
| ·生物量估算遥感基础 | 第33-38页 |
| ·植被遥感原理 | 第33-35页 |
| ·叶面积指数的估算 | 第35-36页 |
| ·森林类型识别 | 第36-37页 |
| ·森林郁闭度信息提取 | 第37-38页 |
| ·生物量多元统计模型估算方法 | 第38-45页 |
| ·遥感变量的提取 | 第38-41页 |
| ·样地对应的遥感因子提取 | 第41页 |
| ·自变量因子相关性分析 | 第41-42页 |
| ·多元统计模型的建立 | 第42-45页 |
| ·森林生物量偏最小二乘模型估算方法 | 第45-57页 |
| ·偏最小二乘理论 | 第45-49页 |
| ·非线性偏最小二乘算法 | 第49-52页 |
| ·Bootstrap变量筛选方法 | 第52-54页 |
| ·偏最小二乘模型的建立 | 第54-57页 |
| ·森林生物量神经网络模型估算方法 | 第57-62页 |
| ·神经网络原理 | 第57-58页 |
| ·森林生物量神经网络模型 | 第58-62页 |
| ·生物量反演 | 第62-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 4 驱动力分析 | 第66-109页 |
| ·驱动力分析方法 | 第66-67页 |
| ·森林生物量变化驱动因子线性偏最小二乘分析 | 第67-85页 |
| ·70-80年代变化分析 | 第67-73页 |
| ·80-90年代变化分析 | 第73-79页 |
| ·90-00年代变化分析 | 第79-85页 |
| ·森林生物量变化驱动因子非线性偏最小二乘分析 | 第85-102页 |
| ·70-80年代变化分析 | 第85-91页 |
| ·80-90年代变化分析 | 第91-96页 |
| ·90-00年代变化分析 | 第96-102页 |
| ·森林生物量变化的驱动机制分析 | 第102-106页 |
| ·70-80年代变化驱动机制分析 | 第102-103页 |
| ·80-90年代变化驱动机制分析 | 第103-104页 |
| ·90-00年代变化驱动机制分析 | 第104-106页 |
| ·森林生物量变化的综合分析 | 第106-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| 结论 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-116页 |
| 附录 | 第116-117页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
