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路域植被叶绿素多光谱遥感定量反演研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 研究背景与意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-19页
        1.2.1 公路植被环境遥感研究进展第13-14页
        1.2.2 植被光谱数据处理研究进展第14-16页
        1.2.3 植被叶绿素遥感定量反演研究进展第16-19页
    1.3 研究内容与技术路线第19-20页
        1.3.1 研究内容第19-20页
        1.3.2 技术路线第20页
    1.4 本章小结第20-23页
第二章 研究区概况与数据处理第23-37页
    2.1 研究区域选择第23页
    2.2 研究区域简介第23-26页
        2.2.1 气候特点第23-24页
        2.2.2 地形地质特点第24页
        2.2.3 社会经济情况第24-26页
    2.3 野外数据采集第26-29页
        2.3.1 控制点及其样点坐标采集第26页
        2.3.2 叶绿素测定第26-27页
        2.3.3 野外光谱测量第27-29页
    2.4 遥感数据选取第29页
    2.5 遥感数据预处理第29-35页
        2.5.1 辐射定标第30-32页
        2.5.2 大气校正第32-33页
        2.5.3 影像融合与裁剪第33-35页
    2.6 本章小结第35-37页
第三章 植被光谱处理第37-47页
    3.1 植被光谱特性分析第37-41页
        3.1.1 研究区主要植被类型光谱分析第38-40页
        3.1.2 健康植被与非健康植被光谱分析第40-41页
    3.2 路域植被光谱处理第41-46页
        3.2.1 植被光谱微分处理第41-44页
        3.2.2 植被光谱连续统去除法处理第44-46页
    3.3 本章小结第46-47页
第四章 路域植被叶绿素遥感反演研究第47-67页
    4.1 基于植被光谱数学变换的叶绿素研究第47-48页
    4.2 基于植被光谱指数的叶绿素定量反演研究第48-56页
        4.2.1 植被指数选取和计算第48-51页
        4.2.2 叶绿素经验模型构建第51-53页
        4.2.3 精度检验与结果分析第53-56页
    4.3 基于物理模型的路域植被叶绿素反演研究第56-61页
        4.3.1 叶绿素光谱响应分析第57-58页
        4.3.2 PROSPECT+4SAIL耦合模型第58-59页
        4.3.3 叶绿素物理模型反演第59-61页
    4.4 经验模型与物理模型叶绿素反演精度对比分析第61-64页
    4.5 基于叶绿素含量的公路植被环境变化分析第64-65页
    4.6 本章小结第65-67页
结论与展望第67-69页
    结论第67-68页
    展望第68-69页
参考文献第69-74页
致谢第74-75页
附录A 硕士期间发表的论文第75-76页
附录B 攻读硕士期间参与的科研项目第76页

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