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北京市森林覆盖率遥感统计及三维表达

1. 引言第1-17页
 1.1 森林覆盖率的概念第7-8页
 1.2 森林覆盖率国内外研究现状第8页
 1.3 森林资源调查方法第8-11页
  1.3.1 地面调查第9页
  1.3.2 航片调查第9-10页
  1.3.3 卫片调查第10-11页
 1.4 卫星遥感在森林资源调查与监测中的优越性第11页
  1.4.1 卫星遥感数据提供了直观的森林状况第11页
  1.4.2 雷达卫星可提供被云层覆盖的森林状况第11页
  1.4.3 卫星遥感进行森林资源调查与监测时周期短、耗费人力少第11页
  1.4.4 高新技术的发展将使卫星遥感应用的价格越来越低、更易推广第11页
 1.5 卫星遥感提取森林覆盖率的方法第11-12页
  1.5.1 混合光谱模型法第11-12页
  1.5.2 植被指数法第12页
  1.5.3 影响森林覆盖率遥感判读精度的主要的因素第12页
 1.6 森林覆盖率遥感调查的发展趋势第12-14页
  1.6.1 高空间分辨率遥感的应用第13页
  1.6.2 高光谱遥感的应用第13-14页
  1.6.3 雷达遥感的应用第14页
 1.7 本研究的内容、目的与意义第14-17页
  1.7.1 研究目的与意义第14-15页
  1.7.2 研究内容与方法第15-17页
2 研究区概况第17-18页
 2.1 自然条件第17页
 2.2 社会经济条件第17-18页
3 森林覆盖率遥感监测第18-51页
 3.1 数据源第18页
 3.2 遥感影像预处理第18-28页
  3.2.1 辐射校正第18-19页
   3.2.1.1 传感器校准第18页
   3.2.1.2 大气校正第18-19页
   3.2.1.3 太阳高度和地形校正第19页
  3.2.2 几何纠正第19-24页
   3.2.2.1 地面控制点(GCP)的选取第19-20页
   3.2.2.2 多项式纠正模型第20-21页
   3.2.2.3 重采样、内插方法第21-23页
   3.2.2.4 几何校正步骤第23-24页
  3.2.3 影像假彩色合成第24-26页
   3.2.3.1 各波段特点第24页
   3.2.3.2 信息量分析第24-25页
   3.2.3.3 各波段相关系数第25页
   3.2.3.4 波段组合第25-26页
   3.2.3.5 影像增强第26页
  3.2.4 图像融合第26-27页
  3.2.5 图像剪裁第27-28页
 3.3 森林覆被信息提取第28-46页
  3.3.1 分类方法第28-30页
   3.3.1.1 基于统计方法的遥感分类第28-30页
   3.3.1.2 人工神经网络分类第30页
   3.3.1.3 基于专家知识和地学知识的分类第30页
   3.3.1.4 GIS支持下的遥感分类方法第30页
  3.3.2 分类系统的建立第30-31页
  3.3.3 解译标志的建立第31-32页
  3.3.4 训练样本的选择及评价第32-33页
   3.3.4.1 训练样本的选择第32-33页
   3.3.4.2 训练样本的评价第33页
  3.3.5 影像分类及精度评价第33-46页
 3.4 北京市森林覆盖率统计分析第46-51页
  3.4.1 分类及统计结果第46-47页
  3.4.2 数据对比分析第47-51页
   3.4.2.1 二类调查森林覆盖率第47页
   3.4.2.2 数据对比第47-49页
   3.4.2.3 差异分析第49-51页
4. 基于遥感影像的北京市森林覆盖三维表达第51-56页
 4.1 DEM数据的获取与预处理第51-53页
  4.1.1 三维高程数据生成第51-52页
   4.1.1.1 DEM生成方法第52页
   4.1.1.2 高程信息数字化第52页
   4.1.1.3 分区矢量数据合并第52页
  4.1.2 DEM数据的粗差改正与数据简化第52-53页
 4.2 地面纹理数据预处理第53-54页
  4.2.1 遥感影像数据的预处理第53-54页
  4.2.2 数字正射影像(DOM)的制作第54页
 4.3 DEM与DOM叠加及立体景观制作第54-56页
5 结论与讨论第56-58页
 5.1 结论第56-57页
 5.2 讨论第57-58页
参考文献第58-61页
个人简介第61-62页
导师简介第62-63页
致谢第63页

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