基于特征空间的黄河三角洲盐渍化遥感监测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容及论文组织 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容与技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文组织 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 研究区概况与数据准备 | 第17-25页 |
| 2.1 研究区概况 | 第17-18页 |
| 2.1.1 自然地理概况 | 第17-18页 |
| 2.1.2 土壤盐渍化概况 | 第18页 |
| 2.2 实验数据的采集 | 第18-23页 |
| 2.2.1 野外光谱测定 | 第19-20页 |
| 2.2.2 理化指标测定 | 第20-23页 |
| 2.3 遥感数据 | 第23-24页 |
| 2.3.1 遥感数据的选择 | 第23页 |
| 2.3.2 Landsat遥感影像介绍 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 盐渍土特征分析 | 第25-40页 |
| 3.1 盐渍土理化特征分析 | 第25-31页 |
| 3.1.1 土壤全盐量及电导率 | 第25-26页 |
| 3.1.2 土壤的离子组成 | 第26-31页 |
| 3.2 盐渍土光谱特征分析 | 第31-37页 |
| 3.2.1 室外土壤光谱分析 | 第31-34页 |
| 3.2.2 室内土壤光谱分析 | 第34-36页 |
| 3.2.3 室内外土壤光谱对比分析 | 第36-37页 |
| 3.3 土壤光谱与盐分的相关性分析 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于特征空间的遥感监测模型研究 | 第40-59页 |
| 4.1 遥感影像预处理 | 第40-42页 |
| 4.1.1 大气校正 | 第40页 |
| 4.1.2 大气校正 | 第40-42页 |
| 4.2 植被、盐分、湿度信息反演 | 第42-45页 |
| 4.2.1 植被信息 | 第42-43页 |
| 4.2.2 盐分信息 | 第43页 |
| 4.2.3 湿度信息 | 第43-45页 |
| 4.3 基于特征空间的遥感模型研究 | 第45-51页 |
| 4.3.1 NDVI-SI特征空间 | 第47-49页 |
| 4.3.2 SI-WI特征空间 | 第49页 |
| 4.3.3 NDVI-WI特征空间 | 第49-50页 |
| 4.3.4 精度验证及结果分析 | 第50-51页 |
| 4.4 基于数理统计方法的盐渍化反演模型 | 第51-54页 |
| 4.4.1 特征波段的选择 | 第52页 |
| 4.4.2 光谱反射率与土壤含盐量的相关性 | 第52页 |
| 4.4.3 土壤盐分含量的诊断光谱的获取 | 第52-53页 |
| 4.4.4 多元线性回归模型的建立与应用 | 第53-54页 |
| 4.5 基于BP神经网络的土壤盐渍化模型 | 第54-57页 |
| 4.5.1 BP神经网络简介 | 第54-55页 |
| 4.5.2 土壤盐分含量反演模型的设计与实现 | 第55-56页 |
| 4.5.3 精度检验 | 第56-57页 |
| 4.6 精度对比 | 第57-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 黄河三角洲土壤盐渍化变化过程分析 | 第59-63页 |
| 5.1 数据处理 | 第59-61页 |
| 5.1.1 遥感数据的选择及预处理 | 第59页 |
| 5.1.2 特征空间的构建 | 第59-60页 |
| 5.1.3 盐渍土分布区的获取 | 第60-61页 |
| 5.2 结果分析 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-66页 |
| 1 结论 | 第63-64页 |
| 2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
