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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

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