| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 选题依据与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 遥感数据重建研究 | 第13-16页 |
| 1.3.2 遥感数据时序分析研究 | 第16-17页 |
| 1.3.3 现有研究存在的不足 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 研究数据与云覆盖时空特征分析 | 第20-40页 |
| 2.1 研究数据及预处理 | 第20-27页 |
| 2.1.1 MODIS遥感数据 | 第20-23页 |
| 2.1.2 辅助数据 | 第23-24页 |
| 2.1.3 遥感数据预处理 | 第24-27页 |
| 2.2 研究区介绍 | 第27-29页 |
| 2.3 云覆盖数据提取 | 第29-33页 |
| 2.3.1 云掩膜产品的数据结构 | 第29-31页 |
| 2.3.2 云掩膜数据处理流程 | 第31-33页 |
| 2.4 云覆盖时空特征 | 第33-38页 |
| 2.4.1 月份无云概率 | 第34-35页 |
| 2.4.2 子区云特征 | 第35-38页 |
| 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于分形插值的NDVI数据重建 | 第40-64页 |
| 3.1 NDVI的空间特征 | 第40-47页 |
| 3.1.1 NDVI空间平稳性特征 | 第40-42页 |
| 3.1.2 NDVI空间分形特征 | 第42-47页 |
| 3.2 通用空间插值方法 | 第47-50页 |
| 3.3 NDVI数据分形插值重建 | 第50-57页 |
| 3.3.1 分形插值原理 | 第51-54页 |
| 3.3.2 NDVI分形插值算法 | 第54-57页 |
| 3.4 NDVI分形插值算法精度评价 | 第57-63页 |
| 3.4.1 检核点集C的效用分析 | 第57-59页 |
| 3.4.2 分形插值精度分析 | 第59-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 LST数据时序重建 | 第64-86页 |
| 4.1 LST与影响因子相关性 | 第64-67页 |
| 4.1.1 总相关性特征 | 第65-66页 |
| 4.1.2 时点相关性特征 | 第66-67页 |
| 4.2 LST数据重建 | 第67-79页 |
| 4.2.1 LST重建流程 | 第67-71页 |
| 4.2.2 LST数据重建精度 | 第71-79页 |
| 4.3 云覆盖区修正模型 | 第79-84页 |
| 4.3.1 低日照时数对LST的影响 | 第79-81页 |
| 4.3.2 云覆盖区LST重建数据修正 | 第81-84页 |
| 本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 NDVI及LST重建数据时序分析 | 第86-106页 |
| 5.1 基于加窗DTW距离的NDVI时序数据模糊分类 | 第86-93页 |
| 5.1.1 S-G滤波 | 第86-87页 |
| 5.1.2 加窗DTW距离 | 第87-89页 |
| 5.1.3 贴近度模糊分类 | 第89页 |
| 5.1.4 时序分类精度评价 | 第89-93页 |
| 5.2 LST时序特征 | 第93-96页 |
| 5.2.1 不同高程地温特征 | 第93页 |
| 5.2.2 不同地类地温特征 | 第93-96页 |
| 5.3 LST与NDVI时间序列时滞分析 | 第96-105页 |
| 5.3.1 VAR方法原理 | 第97-98页 |
| 5.3.2 VAR模型构建流程 | 第98-101页 |
| 5.3.3 NDVI与LST时滞分析 | 第101-105页 |
| 本章小结 | 第105-106页 |
| 结论 | 第106-109页 |
| 参考文献 | 第109-116页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117页 |