| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 时间序列重构方法研究进展 | 第8-14页 |
| 1.2.1 基于滤波降噪的时间序列重构法 | 第9-11页 |
| 1.2.2 影像合成法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于时空数据融合的重构法 | 第12-13页 |
| 1.2.4 基于地表反射率预测模型的中等分辨率时序影像构建 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及研究框架 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第14-16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 研究区域及研究数据 | 第18-30页 |
| 2.1 研究区概况 | 第18页 |
| 2.2 研究数据 | 第18-21页 |
| 2.3 数据预处理 | 第21-29页 |
| 2.3.1 大气校正 | 第21-22页 |
| 2.3.2 云和云阴影检测与去除 | 第22-27页 |
| 2.3.3 Landsat7数据预处理 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于地表反射率预测模型的Landsat OLI数据拟合 | 第30-44页 |
| 3.1 理论基础 | 第30-31页 |
| 3.2 基本模型拟合中等分辨率影像和分析评价 | 第31-41页 |
| 3.2.1 补全插值 | 第32-33页 |
| 3.2.2 预测拟合影像 | 第33-41页 |
| 3.3 自适应模型和基本模型拟合影像对比分析 | 第41-43页 |
| 3.3.1 自适应模型拟合中等分辨率影像 | 第41页 |
| 3.3.2 自适应模型与基本模型拟合影像效果对比分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 集成L7和L8影像的数据拟合 | 第44-74页 |
| 4.1 Landsat7数据辐射归一化 | 第44-48页 |
| 4.1.1 辐射归一化方法 | 第44-45页 |
| 4.1.2 辐射归一化 | 第45-47页 |
| 4.1.3 辐射归一化效果评价 | 第47-48页 |
| 4.2 数据量增加对拟合结果的影响 | 第48-66页 |
| 4.2.1 数据量增加对基本模型拟合影像的影响 | 第49-51页 |
| 4.2.2 数据量增加,自适应模型和基本模型拟合影像对比分析 | 第51-66页 |
| 4.3 辐射归一化对影像拟合精度的影响 | 第66-71页 |
| 4.3.1 全景归一化对影像拟合精度的影响 | 第66-70页 |
| 4.3.2 植被区域归一化对影像拟合精度的影响 | 第70-71页 |
| 4.4 拟合精度定量评价 | 第71-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 Landsat8密集时序数据集构建与评价 | 第74-90页 |
| 5.1 中等分辨率密集时序遥感数据构建 | 第74-79页 |
| 5.2 密集时序质量评价 | 第79-88页 |
| 5.2.1 数据集预测影像与真实影像对比 | 第79页 |
| 5.2.2 数据集时间变化合理性分析 | 第79-81页 |
| 5.2.3 实测光谱验证典型地物的时空趋势 | 第81-85页 |
| 5.2.4 密集时序数据集构建对变化监测的作用 | 第85-88页 |
| 5.3 本章小结 | 第88-90页 |
| 结论与展望 | 第90-92页 |
| 主要结论 | 第90-91页 |
| 存在的问题和展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 个人简介、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第101页 |
