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多源遥感数据反演植被覆盖地表土壤水分方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 研究目的与意义第8-9页
    1.2 国内外研究进展第9-14页
        1.2.1 可见光-近红外遥感法第9-10页
        1.2.2 热红外遥感法第10页
        1.2.3 被动微波遥感法第10-12页
        1.2.4 主动微波遥感法第12-14页
        1.2.5 多源遥感法第14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 技术路线第15-16页
第二章 试验数据与微波散射模型介绍第16-28页
    2.1 研究区概况及地面数据集第16-18页
        2.1.1 中国研究区概况及地面数据集第16-17页
        2.1.2 西班牙研究区概况及地面数据集第17-18页
        2.1.3 观测资料的质量控制第18页
    2.2 卫星数据的获取与处理第18-24页
        2.2.1 Landsat 8 OLI数据第18-20页
        2.2.2 Sentinel-1 SAR数据第20-22页
        2.2.3 FY-3C/MWRI数据第22-24页
    2.3 微波散射模型的介绍第24-26页
        2.3.1 裸露地表微波散射模型第24-25页
        2.3.2 植被覆盖地表微波散射模型第25-26页
    2.4 小节第26-28页
第三章 光学与微波数据联合反演植被覆盖地表土壤水分第28-46页
    3.1 植被含水量模型的构建第28-29页
    3.2 裸土后向散射系数的模拟第29-33页
        3.2.1 土壤后向散射系数σ_(soil)~0与入射角之间的关系第29-31页
        3.2.2 土壤后向散射系数σ_(soil)~0与土壤湿度之间的关系第31-33页
        3.2.3 土壤后向散射系数的计算模型第33页
    3.3 植被覆盖地表土壤水分反演半经验模型的建立第33-40页
        3.3.1 模型的建立第33-34页
        3.3.2 西班牙试验区域模型反演结果与分析第34-37页
        3.3.3 中国试验区域模型反演结果与分析第37-40页
    3.4 模型参数敏感性分析第40-41页
    3.5 模型的应用第41-42页
    3.6 不同区域模型反演结果的对比分析第42-44页
    3.7 小结第44-46页
第四章 主被动微波数据联合反演植被覆盖地表土壤水分第46-56页
    4.1 植被含水量模型的构建第46页
    4.2 植被覆盖地表土壤水分反演半经验模型的建立第46-51页
        4.2.1 模型的建立第47页
        4.2.2 模型反演结果与分析第47-51页
    4.3 模型参数敏感性分析第51-52页
    4.4 模型的应用第52-55页
    4.5 小结第55-56页
第五章 结论与讨论第56-58页
    5.1 主要结论第56-57页
    5.2 创新点第57页
    5.3 研究不足与展望第57-58页
参考文献第58-67页
作者简介第67-68页
致谢第68页

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