| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 土壤盐渍化国内外研究进展 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第12-14页 |
| 1.2.3 雷达遥感技术在监测土壤盐渍化的优势及研究进展 | 第14-15页 |
| 1.3 研究思路、内容与方法 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第16-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 研究区概况及数据来源 | 第19-30页 |
| 2.1 研究区概况 | 第19-24页 |
| 2.1.1 地理位置和行政区划分 | 第19页 |
| 2.1.2 地形地貌 | 第19-20页 |
| 2.1.3 气候特征 | 第20-21页 |
| 2.1.4 水文特征 | 第21-22页 |
| 2.1.5 土壤特征 | 第22-23页 |
| 2.1.6 植被特征 | 第23页 |
| 2.1.7 社会经济和人口状况 | 第23-24页 |
| 2.2 数据来源 | 第24-28页 |
| 2.2.1 野外调查数据 | 第24-27页 |
| 2.2.2 遥感影像数据 | 第27-28页 |
| 2.3 数据预处理 | 第28-29页 |
| 2.3.1 土壤样品预处理 | 第28页 |
| 2.3.2 遥感影像数据预处理 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于全极化PALSAR雷达数据目标极化分解的土壤盐渍化信息提取 | 第30-44页 |
| 3.1 雷达概述 | 第30-31页 |
| 3.2 研究方法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 全极化PALSAR-2数据目标极化分解 | 第32-34页 |
| 3.2.2 SVM分类方法 | 第34-35页 |
| 3.3 全极化PALSAR-2数据极化分解 | 第35-38页 |
| 3.4 基于目标极化分解的SAR图像分类 | 第38-41页 |
| 3.5 盐渍地信息提取与精度评价 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于PALSAR后向散射系数的土壤盐渍化反演 | 第44-59页 |
| 4.1 地表后向散射特征分析 | 第44-49页 |
| 4.1.1 地表散射特性 | 第44-45页 |
| 4.1.2 全极化PALSAR-2数据后向散射系数的提取 | 第45-46页 |
| 4.1.3 不同程度盐渍化土壤土后向散射系数分析 | 第46-49页 |
| 4.2 土壤样品实验室测量与分析 | 第49-52页 |
| 4.2.1 土壤含盐量和pH值 | 第49-51页 |
| 4.2.2 土壤含水量 | 第51-52页 |
| 4.3 模型简介 | 第52-54页 |
| 4.3.1 传统多元线性回归模型 | 第52页 |
| 4.3.2 地理加权回归模型 | 第52页 |
| 4.3.3 BP神经网络模型 | 第52-54页 |
| 4.4 构建土壤盐渍化反演模型 | 第54-58页 |
| 4.4.1 模型建立 | 第54页 |
| 4.4.2 土壤盐渍化反演及精度评价 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于雷达特征空间的土壤盐渍化空间分布特征分析 | 第59-67页 |
| 5.1 基于PALSAR-2数据的H-α特征空间的构建 | 第59-62页 |
| 5.1.1 “H/A/α”极化分解方法 | 第59-60页 |
| 5.1.2 H-α特征空间 | 第60-62页 |
| 5.2 土壤盐渍化散射特征分析 | 第62-66页 |
| 5.2.1 极化参数的获取 | 第62-63页 |
| 5.2.2 基于H-α特征空间的盐渍化土壤散射特征分析 | 第63-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-70页 |
| 6.1 结论 | 第67-69页 |
| 6.2 研究特色 | 第69页 |
| 6.3 不足与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-77页 |
| 在读期间参与的项目与发表的论文 | 第77-78页 |
| 参与的项目 | 第77页 |
| 发表的论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
