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基于ETM+遥感影像的农作物生物质含量提取方法的研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·传统的研究方法第11-12页
     ·基于GIS的生物质含量遥感模型第12-13页
   ·论文研究内容与技术路线第13-16页
     ·论文研究内容第13-14页
     ·研究的技术路线第14-16页
第二章 遥感数据源选取及预处理第16-28页
   ·研究区概况第16页
   ·数据源选取第16-19页
     ·空间分辨率的选择第16页
     ·波谱分辨率的选择第16-17页
     ·时间分辨率的选择第17页
     ·最佳时相的选择第17页
     ·最终遥感图像的选择第17-19页
     ·辅助数据第19页
   ·遥感图像预处理第19-23页
     ·辐射校正第19-20页
     ·几何校正第20-23页
   ·最佳波段的选择第23-28页
     ·基于信息量的OIF指数的计算第23-25页
     ·基于类内类间可分性准则的J值的计算第25-26页
     ·基于信息量和类内类间准则的最佳波段选择第26-28页
第三章 图像融合第28-48页
   ·图像信息融合的基本概念第28-29页
   ·遥感图像融合的传统方法第29-32页
   ·小波变换融合第32-35页
     ·小波变换的特点第32页
     ·图像的小波变换第32-35页
   ·实验与融合结果分析第35-39页
     ·融合实验第35-36页
     ·融合结果分析第36-39页
       ·主观定性评价第37页
       ·客观定量评价第37-39页
   ·改进的小波变换融合第39-48页
     ·传统的WT-PCA融合法第39-40页
     ·改进的WT-PCA融合法第40-48页
第四章 图像分类实验及结果分析第48-64页
   ·遥感图像分类原理及方法介绍第48-49页
   ·非监督分类(Unsupervised Classification)第49-52页
     ·K-means算法第49页
     ·ISODATA算法第49-50页
     ·两种算法的比较第50-52页
   ·监督分类(Supervised Classification)第52-56页
     ·最小距离分类第52-53页
     ·费歇尔(Fisher)线性判别分类第53-54页
     ·平行管道分类第54页
     ·最大似然分类第54-55页
     ·各种算法的比较第55-56页
   ·遥感图像的分类第56-61页
     ·分类方法的选择第56-57页
     ·分类过程及精度评价第57-61页
       ·初始分类数及分类样本的确定第57页
       ·分类与检验模板的建立与精度评价第57-58页
       ·监督分类的精度评价第58-61页
   ·生物质含量计算结果及分析第61-64页
     ·研究区农作物分类面积第61-62页
     ·研究区作物秸秆单产量第62页
     ·生物质含量转换系数第62页
     ·生物质含量计算结果第62-63页
     ·生物质含量计算结果分析第63-64页
第五章 结论与展望第64-66页
   ·结论第64-65页
   ·存在的问题及研究展望第65-66页
参考文献第66-69页
攻读硕士学位期间发表论文第69-70页
致谢第70页

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