摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
1 绪论 | 第11-18页 |
·植被遥感信息提取研究概述 | 第11-12页 |
·混合像元分解研究概述 | 第12-15页 |
·线性模型 | 第13页 |
·几何光学模型 | 第13页 |
·随机几何模型 | 第13-14页 |
·概率模型 | 第14页 |
·模糊模型 | 第14-15页 |
·森林参数遥感定量反演研究概述 | 第15-16页 |
·毛竹林参数遥感反演概述 | 第16-18页 |
2 研究框架 | 第18-22页 |
·研究区概况 | 第18-19页 |
·研究材料及样地设置 | 第19-21页 |
·研究内容、目的 | 第21页 |
·研究内容 | 第21页 |
·研究目的 | 第21页 |
·技术路线 | 第21-22页 |
3 地面数据分析及遥感影像预处理 | 第22-40页 |
·地面数据计算与统计分析 | 第22-26页 |
·样地单株毛竹生物量 | 第22-23页 |
·叶面积指数 | 第23页 |
·加权平均年龄 | 第23-24页 |
·平均高与平均枝下高 | 第24-25页 |
·冠幅 | 第25-26页 |
·遥感影像预处理 | 第26-34页 |
·遥感数据的几何精校正 | 第26-27页 |
·辐射校正 | 第27-33页 |
·辐射定标 | 第27-28页 |
·大气校正 | 第28-31页 |
·大气校正结果 | 第31-33页 |
·样地像元值的提取 | 第33-34页 |
·毛竹林空间分布遥感解译 | 第34-38页 |
·分类类别确定 | 第34页 |
·BP 人工神经网络分类 | 第34-35页 |
·最大似然法分类 | 第35-37页 |
·分类精度评价 | 第37-38页 |
·混淆矩阵 | 第37页 |
·野外调查样点 | 第37-38页 |
·小结 | 第38-40页 |
·地面数据计算与统计分析 | 第38页 |
·遥感影像预处理 | 第38-39页 |
·毛竹林空间分布遥感解译 | 第39-40页 |
4 模拟真实场景的混合像元分解 | 第40-54页 |
·端元提取 | 第40-48页 |
·影像端元 | 第41页 |
·参考端元 | 第41-43页 |
·真实场景模拟及模拟端元的获取 | 第43-48页 |
·混合像元的线性分解及评价 | 第48-52页 |
·混合像元的线性分解 | 第48-49页 |
·混合像元分解评价方法 | 第49页 |
·场景模拟郁闭度与实测郁闭度的关系 | 第49页 |
·三种端元的反射率 | 第49-50页 |
·像元分解精度验证 | 第50-51页 |
·实际遥感数据实验 | 第51-52页 |
·小结 | 第52-54页 |
5 基于像元分解的毛竹林参数遥感定量反演 | 第54-65页 |
·整景影像的混合像元分解 | 第54-57页 |
·像元分解后各波段/植被指数与生物物理参数的关系 | 第57-59页 |
·毛竹林加权平均年龄、叶面积指数、株数遥感定量反演 | 第59-64页 |
·安吉县毛竹林郁闭度遥感定量反演 | 第64页 |
·小结 | 第64-65页 |
6 毛竹林参数遥感定量反演软件实现 | 第65-70页 |
·遥感数字图像处理软件概况 | 第65-66页 |
·毛竹林参数遥感定量反演软件设计 | 第66-69页 |
·编程语言的选择 | 第66页 |
·毛竹林参数遥感定量反演软件的模块及其功能 | 第66-68页 |
·影像浏览与样地提取 | 第66-67页 |
·坐标转换与简易差分GPS | 第67页 |
·遥感影像辐射校正 | 第67页 |
·遥感影像几何精校正 | 第67页 |
·回归模型 | 第67-68页 |
·遥感影像波段运算 | 第68页 |
·混合像元分解 | 第68页 |
·毛竹林参数遥感定量反演软件的流程 | 第68-69页 |
·毛竹林参数遥感定量反演软件介绍 | 第69页 |
·小结 | 第69-70页 |
7 结论与讨论 | 第70-75页 |
·结论 | 第70页 |
·创新点 | 第70页 |
·讨论 | 第70-73页 |
·地面数据统计分析 | 第70页 |
·辐射校正 | 第70-71页 |
·毛竹林空间分布遥感解译 | 第71页 |
·真实场景模拟及精度 | 第71-72页 |
·端元光谱反射率及线性混合像元分解 | 第72-73页 |
·基于像元分解的毛竹林参数遥感定量反演 | 第73页 |
·展望 | 第73-75页 |
参考文献 | 第75-82页 |
个人简介 | 第82-83页 |
导师简介 | 第83-84页 |
致谢 | 第84页 |