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融合多元环境因子的水稻重金属污染水平遥感评估模型

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
   ·研究背景第11-13页
     ·农田重金属污染特征第11-12页
     ·农作物重金属污染传统方法监测第12页
     ·农作物重金属污染遥感监测第12-13页
   ·国内外研究现状第13-16页
     ·光谱特征变化分析第13-14页
     ·光谱特征参数与农作物生理生态参数关系研究第14页
     ·光谱特征参数直接反演农作物重金属含量水平第14-16页
   ·研究意义、内容、目标第16-17页
     ·研究意义第16页
     ·研究目标第16页
     ·研究内容第16-17页
   ·论文组织第17-19页
第2章 实验与方法第19-23页
   ·实验设计第19-20页
   ·数据采集第20-21页
     ·野外光谱测量第20页
     ·重金属含量测定第20-21页
     ·环境参数收集第21页
   ·研究方法与技术路线第21-23页
     ·研究方法第21页
     ·技术路线第21-23页
第3章 研究区重金属污染现状及光谱特征第23-29页
   ·研究区土壤污染现状第23-25页
   ·重金属污染胁迫农作物生化响应第25-27页
   ·重金属污染胁迫农作物光谱特性第27-29页
第4章 农作物重金属污染吸收累积因素分析第29-34页
   ·影响农作物吸收重金属的土壤因素第29-31页
     ·土壤pH 值第29页
     ·土壤有机质第29-30页
     ·土壤Eh 值第30页
     ·土壤质地第30页
     ·土壤重金属含量及可溶态含量第30-31页
   ·影响农作物吸收重金属的气候因素第31-32页
     ·温度、光照第31页
     ·降水量、湿度第31-32页
   ·影响农作物吸收重金属的其它因素第32-34页
     ·农作物类型第32页
     ·基因类型第32页
     ·农作物生长期第32-34页
第5章 水稻重金属污染胁迫敏感光谱特征参数提取第34-57页
   ·基于小波变换的水稻重金属污染胁迫光谱弱信息增强第34-43页
     ·小波变换的概念第34-36页
     ·光谱奇异性探测机理第36-37页
     ·敏感波段的选取第37页
     ·小波函数的选择第37-39页
     ·小波尺度的确定第39-41页
     ·小波分解的结果第41-43页
   ·重金属胁迫水稻特征光谱参数计算第43-53页
     ·基于小波分解信号的光谱奇异参数计算第43-44页
     ·基于光谱整体变化的小波-分形维数计算第44-48页
     ·基于光谱“突变”信息的小波系数第48-50页
     ·综合多波段的奇异光谱指数的构建第50-53页
   ·特征光谱参数与水稻重金属含量相关性分析第53-57页
第6章 水稻重金属污染胁迫水平光谱分析模型第57-85页
   ·模型参数的选取第57-61页
     ·光谱参数的选取第57-58页
     ·环境参数的选取第58-61页
   ·水稻重金属污染胁迫水平光谱分析模型建立方法第61-74页
     ·人工神经网络模型第61-64页
     ·模糊推理模型第64-66页
     ·模糊人工神经网络模型第66-74页
   ·水稻重金属胁迫水平评估结果第74-85页
     ·模型参数预处理第74-75页
     ·AMRPSL 模型实验结果与分析第75-81页
     ·不同算法模型实验结果比较与分析第81-85页
第7章 大尺度水稻重金属污染胁迫水平卫星遥感评价模型第85-99页
   ·遥感数据的选择第85-86页
   ·遥感数据预处理第86-89页
     ·波段的选取第86-87页
     ·坏线修复第87页
     ·Smile 效应监测第87页
     ·大气校正第87-88页
     ·噪声信息分离第88-89页
   ·评估模型结果与分析第89-99页
     ·实验样区的确定第89-90页
     ·模型输入参数的获取第90-92页
     ·模型结果与分析第92-96页
     ·模型检验第96-99页
第8章 结论与展望第99-103页
   ·结论第99-100页
   ·创新点第100-102页
   ·展望第102-103页
参考文献第103-113页
致谢第113-114页
附录第114-115页

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