声明
摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 高光谱遥感在作物监测中的应用
1.2.1 农作物估产的理论基础
1.2.2 作物识别与分类
1.2.3 作物的氮素含量监测及营养诊断
1.2.4 作物生理生态参数的反演
1.3 作物遥感估产研究动态
1.3.1 遥感估产最佳时相的选择
1.3.2 遥感估产光谱指数的选择
1.3.3 作物单产遥感估测模型
1.4 我国氮肥利用率研究进展
1.4.1 氮肥利用率的定义及评价指标
1.4.2 氮肥利用率的现状
1.4.3 提高氮肥利用率的途径
1.5 研究内容与方法
1.5.1 研究目的与内容
1.5.2 研究方法与技术路线
2 试验设计与测定方法
2.1 材料与方法
2.1.1 研究区概况
2.1.2 田间试验设计
2.2 数据来源与预处理
2.2.1 数据获取
2.2.2 数据处理与分析
3 基于光谱变量的遥感估产研究
3.1 基于植被指数的冬小麦估产
3.1.1 植被指数的选取
3.1.2 基于植被指数的冬小麦估产
3.2 基于微分参数的冬小麦估产
3.2.1 “三边”参数及微分光谱的选取
3.2.2 基于微分光谱的冬小麦估产
3.3 基于导数光谱的冬小麦估产
3.3.1 导数光谱参数的选择
3.3.2 基于导数光谱的冬小麦估产
3.4 本章小结
4 作物产量遥感估测新方法
4.1 基于人工神经网络的冬小麦估产
4.1.1 人工神经网络的原理
4.1.2 基于人工神经网络的冬小麦估产
4.2 基于支持向量机的冬小麦估产
4.2.1 支持向量机的原理
4.2.2 利用支持向量机估产的步骤
4.3 三种估产模型的对比研究
4.4 本章小结
5 施肥措施对作物光谱及氮肥利用率的影响
5.1 不同施肥条件下的冬小麦冠层反射光谱
5.2 不同施肥措施对产量的影响
5.3 不同施肥条件对氮肥利用率的影响
5.4 利用光谱指数估测氮肥利用率研究
5.4.1 光谱指数与氮肥利用率的相关性分析
5.4.2 基于光谱指数的冬小麦氮肥利用率估测
5.5 本章小结
6 结论与展望
6.1 全文结论
6.2 创新点与不足之处
6.2.1 研究特色与创新
6.2.2 不足之处
6.3 展望
参考文献
硕士期间发表论文及参与项目
致谢