盐城典型海滨湿地景观分类与遥感生物量估算方法研究
摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-7页 |
第一章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 论文选题的理由及意义 | 第11-12页 |
1.2 相关研究现状及进展 | 第12-17页 |
1.2.1 湿地遥感信息分类研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1.1 遥感数据源选择与区域湿地研究 | 第12-14页 |
1.2.1.2 湿地遥感信息分类方法研究 | 第14-15页 |
1.2.2 湿地遥感生物量估算研究 | 第15-17页 |
1.2.2.1 湿地遥感光谱分辨率与生物量估算 | 第15-16页 |
1.2.2.2 湿地遥感生物量估算模型 | 第16-17页 |
1.3 研究目标与研究内容 | 第17-18页 |
1.3.1 研究目标 | 第17页 |
1.3.2 研究内容 | 第17-18页 |
1.4 技术路线、拟解决的关键问题和关键步骤 | 第18-20页 |
1.4.1 技术路线 | 第18-19页 |
1.4.2 拟解决的关键问题 | 第19-20页 |
1.4.3 实施步骤 | 第20页 |
1.5 论文结构 | 第20-21页 |
第二章 海滨湿地遥感信息分类 | 第21-31页 |
2.1 研究区概况 | 第21-22页 |
2.1.1 地理位置概况 | 第21-22页 |
2.1.2 自然环境概况 | 第22页 |
2.2 遥感数据来源和数据预处理 | 第22-24页 |
2.2.1 遥感数据来源 | 第22-23页 |
2.2.2 遥感数据的预处理 | 第23-24页 |
2.3 地面调查数据来源与处理 | 第24-26页 |
2.3.1 地面数据的调查 | 第24页 |
2.3.2 采样数据处理 | 第24-26页 |
2.4 研究区分类系统的确定 | 第26页 |
2.5 基于专家经验的监督分类 | 第26-30页 |
2.5.1 遥感图像的增强处理 | 第27页 |
2.5.2 分类过程及分类结果 | 第27-28页 |
2.5.3 基于GIS规则的分类改进 | 第28-29页 |
2.5.4 研究区分类结果精度评价 | 第29-30页 |
2.6 湿地类型及空间特征 | 第30页 |
2.7 本章小结 | 第30-31页 |
第三章 基于常规方法的海滨湿地植被生物量遥感估算 | 第31-48页 |
3.1 研究方法概述 | 第31页 |
3.2 遥感信息特征提取 | 第31-36页 |
3.2.1 ETM+数据各波段反射率 | 第31-32页 |
3.2.2 植被指数 | 第32-34页 |
3.2.3 主成分分析和缨帽变换 | 第34-36页 |
3.3 回归分析与建模 | 第36-45页 |
3.3.1 相关性分析 | 第37-41页 |
3.3.2 回归模型建立 | 第41-43页 |
3.3.2.1 一元线性回归模型 | 第41-42页 |
3.3.2.2 一元曲线回归模型 | 第42-43页 |
3.3.2.3 多变量线性回归模型 | 第43页 |
3.3.3 回归模型精度评价 | 第43-45页 |
3.4 湿地生物量遥感估算与空间分异 | 第45-47页 |
3.5 本章小结 | 第47-48页 |
第四章 基于覆盖度的湿地遥感生物量估算 | 第48-62页 |
4.1 植被覆盖度信息提取 | 第48-53页 |
4.1.1 植被覆盖度的计算及其精度验证 | 第48-50页 |
4.1.2 植被覆盖度误差处理 | 第50-52页 |
4.1.3 植被覆盖度分级和结果 | 第52-53页 |
4.2 植被覆盖度和湿地生物量相关性分析 | 第53-54页 |
4.3 湿地植被地上生物量监测模型的建立 | 第54-59页 |
4.3.1 一元回归模型分析 | 第54-56页 |
4.3.2 模型精度评价 | 第56-57页 |
4.3.3 湿地遥感生物量估算 | 第57-59页 |
4.4 常规方法与覆盖度方法估算生物量比较 | 第59-61页 |
4.5 本章小结 | 第61-62页 |
第五章 结论与讨论 | 第62-65页 |
5.1 研究结论 | 第62-63页 |
5.1.1 研究区景观特征 | 第62页 |
5.1.2 常规方法估算生物量特征 | 第62页 |
5.1.3 植被覆盖度方法估算生物量特征 | 第62-63页 |
5.2 讨论 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-71页 |
在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第71-72页 |
致谢 | 第72页 |