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长江中下游地区小麦主要籽粒品质指标遥感预测模型研究

中文摘要第1-8页
Abstract第8-11页
1 前言第11-20页
   ·农作物品质要求第11-12页
   ·农作物品质遥感预测基本原理第12-15页
     ·遥感的概念第12-13页
     ·农作物遥感预测的基本原理第13-15页
   ·农作物品质遥感监测研究进展第15-18页
     ·基于地面遥感平台的光谱模型第15-17页
     ·基于航空航天平台的监测模型第17-18页
   ·本研究目的及意义第18-20页
2 材料与方法第20-27页
   ·试验设计第20-21页
   ·地面数据调查及收集第21-22页
   ·数据获取第22-25页
     ·农学数据第22-23页
       ·地上部分生物量第22页
       ·叶绿素含量第22页
       ·不同器官(叶片、茎鞘和穗)氮素含量第22-23页
       ·籽粒品质第23页
       ·籽粒产量第23页
     ·卫星遥感影像数据第23-25页
     ·地面光谱数据获取第25页
   ·数据处理第25-27页
     ·影像数据预处理第25页
     ·数据分析与利用第25-27页
3 结果与分析第27-60页
   ·不同时期长势参数与成熟期籽粒品质、卫星遥感变量关系第27-32页
     ·不同时期长势参数与籽粒品质、产量间的关系第27-29页
     ·不同时期长势参数与卫星遥感变量间的关系第29-31页
     ·不同年份小麦成熟期籽粒品质、产量比较第31-32页
   ·冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型第32-42页
     ·不同时期遥感变量与籽粒蛋白质含量的关系第32-33页
     ·小麦籽粒蛋白质含量直接预测模型建立第33-39页
       ·单因子模型第33-35页
       ·双变量模型第35-36页
       ·多因子模型第36-39页
     ·多因子预测模型精度的校正第39-41页
     ·遥感监测预报专题图第41-42页
   ·冬小麦籽粒淀粉含量遥感预测模型第42-49页
     ·不同时期遥感变量与籽粒淀粉含量的关系第42-43页
     ·小麦籽粒淀粉含量预测模型建立第43-48页
       ·单因子模型第43-44页
       ·双变量模型第44-46页
       ·多因子模型第46-48页
     ·多因子预测模型精度的校正第48页
       ·温度因子第48页
       ·日照因子第48页
       ·因子评价第48页
     ·遥感监测预报专题图第48-49页
   ·籽粒湿面筋含量、沉降值遥感预测模型第49-53页
     ·冬小麦籽粒湿面筋含量预测模型第49-52页
       ·不同时期遥感变量与籽粒湿面筋的关系第50页
       ·小麦籽粒湿面筋含量预测模型建立第50-52页
         ·单因子模型第50-51页
         ·双变量模型第51-52页
         ·多因子模型第52页
     ·冬小麦籽粒沉降值预测模型第52-53页
   ·籽粒产量遥感预测模型第53-57页
     ·不同时期遥感变量与籽粒产量的关系第53-54页
     ·小麦籽粒产量预测模型建立第54-57页
       ·单因子模型第54-55页
       ·双变量模型第55-56页
       ·多因子模型第56-57页
       ·多因子预测模型精度的校正第57页
     ·遥感监测预报专题图第57页
   ·预测模型结果第57-60页
4 结论与讨论第60-67页
   ·主要结论与讨论第60-66页
     ·遥感变量模型构建理论基础第60-62页
       ·小麦长势卫星遥感监测第60-61页
       ·中、弱筋小麦长势参数与成熟期籽粒品质、产量的关系第61-62页
     ·中、弱筋小麦成熟期籽粒品质、产量的遥感预报第62-65页
       ·遥感变量与籽粒品质、产量间的关系第62-63页
       ·不同预测模型比较第63-64页
       ·环境因子对预测模型的调整第64页
       ·模型共性因子第64页
       ·不同评价指标比较第64-65页
     ·卫星遥感数据源的引用第65-66页
   ·创新点第66页
   ·主要存在问题第66-67页
参考文献第67-75页
致谢第75-76页
攻读硕士期间发表的研究论文第76-77页

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