| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第7-10页 |
| 1.2.1 基于遥感数据的农作物重金属污染胁迫监测研究 | 第7-8页 |
| 1.2.2 基于遥感数据的农作物叶绿素含量反演模型 | 第8-10页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 第二章 研究区概况及研究方法选取 | 第11-18页 |
| 2.1 研究区概况 | 第11-12页 |
| 2.2 数据采集与预处理 | 第12页 |
| 2.2.1 样本采集 | 第12页 |
| 2.2.2 叶片光谱及各成分测量 | 第12页 |
| 2.2.3 土壤重金属含量测定 | 第12页 |
| 2.3 研究内容、方法原理及技术路线 | 第12-18页 |
| 2.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 2.3.2 方法原理 | 第13-16页 |
| 2.3.3 技术路线 | 第16-18页 |
| 第三章 实验样地数据分析 | 第18-24页 |
| 3.1 水稻叶片光谱特征 | 第18-20页 |
| 3.2 叶绿素数据 | 第20-21页 |
| 3.3 重金属污染状况 | 第21-24页 |
| 第四章 PROSPECT模型模拟叶片光谱 | 第24-31页 |
| 4.1 波段选择及参数确定 | 第24-26页 |
| 4.1.1 波段选择 | 第24-25页 |
| 4.1.2 模型参数范围确定 | 第25页 |
| 4.1.3 光谱指数选择 | 第25-26页 |
| 4.2 不同生化组分含量变化的叶片光谱响应 | 第26-28页 |
| 4.2.1 叶片结构参数变化的光谱响应 | 第26-27页 |
| 4.2.2 叶绿素含量变化的光谱响应 | 第27页 |
| 4.2.3 干物质变化的光谱响应 | 第27-28页 |
| 4.3 PROSPECT模型正向模拟光谱数据分析 | 第28-31页 |
| 4.3.1 叶绿素影响植被光谱特征分析 | 第28页 |
| 4.3.2 叶片结构参数N的确定 | 第28-29页 |
| 4.3.3 光谱指数敏感性分析 | 第29-31页 |
| 第五章 叶片叶绿素含量反演及其与重金属污染胁迫水平关系分析 | 第31-38页 |
| 5.1 基于随机森林的水稻叶片叶绿素含量反演 | 第31-32页 |
| 5.1.1 反演模型光谱指数确定 | 第31-32页 |
| 5.1.2 随机森林训练构建反演模型 | 第32页 |
| 5.2 RF-PROSPECT反演模型精度评价 | 第32-34页 |
| 5.2.1 RF-PROSPECT反演模型精度验证 | 第32-33页 |
| 5.2.2 多元回归建模对比分析 | 第33-34页 |
| 5.3 基于水稻叶片叶绿素含量变化的重金属污染胁迫评价 | 第34-38页 |
| 5.3.1 重金属污染水平与水稻叶片叶绿素含量分析 | 第35页 |
| 5.3.2 重金属污染胁迫下水稻叶片的光谱效应 | 第35-36页 |
| 5.3.3 重金属污染水平对水稻叶绿素含量影响评价 | 第36-38页 |
| 第六章 结论与展望 | 第38-40页 |
| 6.1 结论 | 第38页 |
| 6.2 创新点 | 第38-39页 |
| 6.3 存在的问题与展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
