| 摘要 | 第10-11页 |
| Abstract | 第11页 |
| 第一章 引言 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 高光谱遥感概述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 高光谱遥感的基本原理 | 第14页 |
| 1.2.2 高光谱遥感植被监测原理 | 第14-17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.1 作物氮素诊断的研究及其进展 | 第17页 |
| 1.3.2 作物产量预测的研究及其进展 | 第17-18页 |
| 1.4 研究的目的、意义 | 第18-19页 |
| 1.5 研究内容与路线 | 第19-21页 |
| 第二章 试验设计与数据采集分析方法 | 第21-35页 |
| 2.1 田间试验设计 | 第21-23页 |
| 2.2 数据采集 | 第23-27页 |
| 2.2.1 水稻光谱数据采集 | 第23-24页 |
| 2.2.2 水稻理化参数测定 | 第24-27页 |
| 2.3 高光谱数据主要分析方法 | 第27-29页 |
| 2.3.1 多元统计分析技术(Multivariate Regression Modeling) | 第27-28页 |
| 2.3.2 基于光谱特征位置变量的分析技术(Spectral Position Analysis) | 第28页 |
| 2.3.3 光学模型方法(Optical Modeling) | 第28页 |
| 2.3.4 光谱匹配技术(Spectral Match) | 第28-29页 |
| 2.4 高光谱参数及其提取方法 | 第29-32页 |
| 2.4.1 基于植被指数(Vegetation Index)的变量 | 第29页 |
| 2.4.2 高光谱数据的变换 | 第29-32页 |
| 2.4.3 光谱吸收指数 | 第32页 |
| 2.5 主要高光谱特征变量及回归模型 | 第32-34页 |
| 2. 5.1主要高光谱变量 | 第32-33页 |
| 2.5.2 主要回归模型 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 水稻叶片氮素含量的高光谱预测 | 第35-49页 |
| 3.1 不同氮肥处理下水稻各生育期叶片氮素含量 | 第35-36页 |
| 3.2 不同氮肥处理下水稻冠层光谱响应特征 | 第36页 |
| 3.3 不同生育期水稻冠层的高光谱特征 | 第36-37页 |
| 3.4 不同生育期水稻冠层光谱反射率与叶片氮素含量的相关性 | 第37-39页 |
| 3.5 不同生育期水稻冠层一阶导数光谱与叶片氮素含量的相关性 | 第39-41页 |
| 3.6 不同生育期水稻冠层光谱特征参量与叶片氮素含量的相关性 | 第41-42页 |
| 3.7 水稻叶片氮素含量的高光谱回归估测方程 | 第42-44页 |
| 3.8 水稻叶片氮素含量的高光谱估测模型精度检验 | 第44-47页 |
| 3.9 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 水稻产量的高光谱预测 | 第49-67页 |
| 4.1 水稻生物物理参数及其相关性分析 | 第49-52页 |
| 4.2 水稻理论产量与实际产量的相关性分析 | 第52-53页 |
| 4.3 水稻产量与高光谱变量的相关性分析 | 第53-56页 |
| 4.3.1 单产要素与冠层光谱的相关性分析 | 第53-54页 |
| 4.3.2 理论产量与冠层高光谱变量的相关性分析 | 第54-55页 |
| 4.3.3 实际产量与冠层光谱的相关性分析 | 第55-56页 |
| 4.4 水稻产量的高光谱估算模型 | 第56-60页 |
| 4.4.1 水稻理论产量的高光谱估测模型 | 第56-58页 |
| 4.4.2 水稻实际产量的高光谱估测模型 | 第58-60页 |
| 4.5 水稻产量的高光谱估测模型精度分析 | 第60-65页 |
| 4.5.1 水稻理论产量的高光谱估测模型精度分析 | 第60-63页 |
| 4.5.2 水稻实际产量的高光谱估测模型精度分析 | 第63-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位论文期间发表文章 | 第73-74页 |
