| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于遥感技术的农作物识别与提取 | 第13-19页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 作物提取遥感监测 | 第15-19页 |
| 1.3 研究内容与目的 | 第19-20页 |
| 2 数据与方法 | 第20-27页 |
| 2.1 研究区概况 | 第20-21页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第20-21页 |
| 2.1.2 气候条件 | 第21页 |
| 2.2 数据来源及预处理 | 第21-25页 |
| 2.2.1 遥感数据 | 第21-23页 |
| 2.2.2 数据预处理 | 第23-24页 |
| 2.2.3 专题数据 | 第24页 |
| 2.2.4 地面调查数据 | 第24-25页 |
| 2.3 研究方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 植被指数 | 第25-26页 |
| 2.3.2 分层决策树 | 第26页 |
| 2.3.3 SAVITZKY-GOLAY滤波 | 第26-27页 |
| 3 农作物类型识别与提取 | 第27-33页 |
| 3.1 主要作物物候 | 第28页 |
| 3.2 春小麦、春玉米的识别提取 | 第28-33页 |
| 3.2.1 同期作物GF-1 WFV-NDVI时序曲线的建立 | 第28-30页 |
| 3.2.2 春小麦、春玉米识别 | 第30页 |
| 3.2.3 分层决策和阈值确定 | 第30-31页 |
| 3.2.4 提取结果 | 第31-33页 |
| 4 提取精度评价 | 第33-39页 |
| 4.1 不同方法的提取结果对比 | 第33-35页 |
| 4.2 面积精度分析 | 第35-37页 |
| 4.3 位置精度分析 | 第37-38页 |
| 4.4 误差分析 | 第38-39页 |
| 5 作物估产 | 第39-41页 |
| 5.1 春玉米生育期NDVI与产量相关性分析 | 第39-40页 |
| 5.2 估产模型构建和验证 | 第40-41页 |
| 6 结论与展望 | 第41-44页 |
| 6.1 结论 | 第41-42页 |
| 6.2 展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-49页 |
| 附录 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |