基于GF-1与Sentinel影像的作物种植结构时空演变分析
摘要 | 第8-9页 |
英文摘要 | 第9-10页 |
1 引言 | 第11-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 研究进展综述 | 第12-15页 |
1.2.1 农业遥感综述 | 第12-13页 |
1.2.2 遥感作物识别综述 | 第13-14页 |
1.2.3 种植结构时空演变驱动因子研究 | 第14-15页 |
1.3 研究目的和内容 | 第15-17页 |
1.3.1 研究目的 | 第15页 |
1.3.2 研究内容 | 第15页 |
1.3.3 技术路线 | 第15-17页 |
2 研究区概况 | 第17-19页 |
2.1 地理区位 | 第17页 |
2.2 自然因素 | 第17-18页 |
2.3 经济概况 | 第18-19页 |
3 数据来源与数据处理 | 第19-22页 |
3.1 数据来源 | 第19-20页 |
3.2 数据处理 | 第20-22页 |
4 农作物种植结构提取及变化分析 | 第22-29页 |
4.1 种植结构提取模型 | 第22-25页 |
4.2 2008-2017年农作物播种面积变化 | 第25-26页 |
4.3 主要农作物种植类型时空变化分析 | 第26-27页 |
4.4 海伦市主要农作物种植空间分布 | 第27-29页 |
5 农作物种植结构时空格局变化因素分析 | 第29-34页 |
5.1 自然因素 | 第29-30页 |
5.1.1 地形地貌 | 第29页 |
5.1.2 气候条件 | 第29页 |
5.1.3 水资源 | 第29-30页 |
5.2 社会因素 | 第30-34页 |
5.2.1 劳动力流失 | 第30页 |
5.2.2 经济发展和科技进步 | 第30页 |
5.2.3 市场经济自我调节 | 第30-31页 |
5.2.4 政策导向 | 第31-34页 |
6 结论与展望 | 第34-36页 |
6.1 结论 | 第34页 |
6.2 创新点 | 第34页 |
6.3 不足与展望 | 第34-36页 |
致谢 | 第36-37页 |
参考文献 | 第37-40页 |