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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--深圳市植被碳储量遥感估算研究
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深圳市植被碳储量遥感估算研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第10-20页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的的和意义第11-12页
        1.2.1 研究目的第11页
        1.2.2 研究意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-19页
        1.3.1 森林生物量与碳储量的研究进展第12-13页
        1.3.2 传统森林生物量/碳储量估算方法的研究进展第13-14页
        1.3.3 基于遥感的植被生物量/碳储量反演研究现状第14-18页
        1.3.4 城市森林生物量、碳储量反演研究现状第18-19页
    1.4 课题来源第19-20页
2 研究区概况及研究方案第20-24页
    2.1 研究区概况第20-21页
        2.1.1 地理位置第20页
        2.1.2 自然环境条件第20-21页
        2.1.3 森林资源概况第21页
    2.2 研究方案第21-24页
        2.2.1 研究内容第21-22页
        2.2.2 技术路线第22-24页
3 数据采集及处理第24-34页
    3.1 数据采集第24-27页
        3.1.1 遥感影像数据收集第24-26页
        3.1.2 实测样地数据采集第26-27页
        3.1.3 辅助数据第27页
    3.2 数据处理第27-34页
        3.2.1 遥感影像数据预处理第27-32页
        3.2.2 实测样地碳储量计算第32-34页
4 碳储量建模因子的提取及筛选第34-44页
    4.1 植被指数第34-40页
        4.1.1 比值植被指数及其衍生第34-35页
        4.1.2 差值植被指数及其衍生第35页
        4.1.3 复杂植被指数第35-40页
    4.2 纹理信息第40-42页
    4.3 地形因子第42-43页
    4.4 建模因子属性值提取第43-44页
5 碳储量模型构建第44-60页
    5.1 模型精度评价第44页
    5.2 Landsat 8遥感影像碳储量反演模型构建第44-54页
        5.2.1 相关性分析第44-45页
        5.2.2 偏最小二乘回归模型第45-49页
        5.2.3 RBF神经网络模型第49-52页
        5.2.4 随机森林模型第52-54页
    5.3 GF-1遥感影像碳储量反演模型构建第54-60页
        5.3.1 相关性分析第54-55页
        5.3.2 偏最小二乘回归模型第55-58页
        5.3.3 RBF神经网络模型第58-59页
        5.3.4 随机森林模型第59-60页
6 深圳市碳储量估算第60-64页
    6.1 基于Landsat 8遥感影像的碳储量估算第60-61页
    6.2 基于GF-1遥感影像的碳储量估算第61-62页
    6.3 两种遥感影像结果比较第62-64页
7 结论与讨论第64-67页
    7.1 结论第64-65页
    7.2 创新点第65页
    7.3 讨论第65-67页
参考文献第67-76页
附录 攻读学位期间的主要学术成果第76-77页
致谢第77-78页

 
 
论文编号BS2802272,这篇论文共78
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