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摘要
第1章 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 高光谱遥感的基本概念
1.2.2 高光谱遥感的发展
1.2.3 高光谱遥感监测植被原理
1.2.4 作物光谱特征及其生理生态参数的高光谱遥感监测研究进展
1.3 研究内容
1.4 技术路线
第2章 试验设计与测定方法
2.1 研究区概况
2.1.1 研究区位置
2.1.2 研究区自然环境状况
2.2 试验设计
2.3 数据测定方法
2.3.1 野外作物光谱反射率测定
2.3.2 作物理化参数的测定
第3章 基本技术原理和方法
3.1 高光谱分析技术
3.1.1 基于高光谱位置的分析
3.1.2 基于高光谱面积变量、Ⅵ比值指数变量的分析
3.1.3 基于植被指数变量的分析
3.2 统计模型类型
3.3 模型的精度评价标准
3.3.1 相关系数评价
3.3.2 误差评价模型
3.4 模型筛选原则
第4章 高光谱特征及主要理化参数相关性分析
4.1 紫花针茅群落生态环境调查分析
4.2 紫花针茅高光谱特征分析
4.3 主要理化参数之间的相关关系
4.3.1 色素含量数据统计分析
4.3.2 不同色素之间相关性分析
第5章 高光谱遥感估算模型及其精度检验
5.1 叶绿素a含量高光谱遥感估算模型及其精度检验
5.1.1 叶绿素a与高光谱位置变量、面积变量相关分析及估算模型
5.1.2 叶绿素a与植被指数的相关分析及估算模型
5.1.3 叶绿素a与光谱面积比值指数的相关分析及估算模型
5.1.4 叶绿素a含量高光谱遥感估算模型的精度检验
5.1.5 结果与分析
5.2 紫花针茅叶绿素b含量高光谱遥感估算模型及其精度检验
5.2.1 叶绿素b与高光谱位置变量、面积变量相关分析及估算模型
5.2.2 叶绿素b与植被指数的相关分析及估算模型
5.2.3 叶绿素b与光谱面积比值指数的相关分析及估算模型
5.2.4 叶绿素b含量高光谱遥感估算模型的精度检验
5.2.5 结果与分析
5.3 紫花针茅总叶绿素含量高光谱遥感估算模型及其精度检验
5.3.1 总叶绿素与高光谱位置变量、面积变量相关分析及估算模型
5.3.2 总叶绿素与植被指数的相关分析及估算模型
5.3.3 总叶绿素与光谱面积比值指数的相关分析及估算模型
5.3.4 总叶绿素含量高光谱遥感估算模型的精度检验
5.3.5 结果与分析
5.4 紫花针茅类胡萝卜素含量高光谱特征变量相关性分析
(一)结论
(二)论文不足与展望
致谢
参考文献
攻读学位期间取得学术成果