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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--星机地协同的松材线虫病疫区枯死松树监测方法研究
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星机地协同的松材线虫病疫区枯死松树监测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第12-20页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内松材线虫病的时空动态变化第13-15页
    1.3 松材线虫病疫木遥感监测的国内外研究现状及关键问题第15-16页
        1.3.1 国内外研究进展第15-16页
        1.3.2 松材线虫病监测中存在的关键问题第16页
    1.4 研究内容第16-17页
    1.5 研究方法及论文组织结构第17-20页
        1.5.1 研究方法与技术路线第17-19页
        1.5.2 论文章节安排第19-20页
2 研究区域概况与数据来源第20-28页
    2.1 研究区域概况第20-21页
        2.1.1 地理位置第20页
        2.1.2 气候和水文第20-21页
    2.2 卫星遥感数据第21-22页
        2.2.1 高分辨率遥感影像数据第21-22页
        2.2.2 DEM数据第22页
    2.3 无人机数据第22-23页
    2.4 地面数据第23-28页
        2.4.1 样本点位获取第24-25页
        2.4.2 非成像高光谱测量第25-28页
3 基于地面非成像高光谱数据的松针光谱分析第28-36页
    3.1 地面非成像高光谱数据处理第28-30页
        3.1.1 敏感波段的筛选方法第28-29页
        3.1.2 光谱指数的筛选方法第29-30页
    3.2 不同程度的枯死和健康松针反射光谱特征分析第30-33页
        3.2.1 光谱特征分析第30-32页
        3.2.2 敏感波段分析第32-33页
    3.3 光谱指数可分性分析第33-34页
    3.4 本章小结第34-36页
4 基于星-地数据协同的松材线虫病疫区分级第36-46页
    4.1 遥感影像的预处理第36-41页
        4.1.1 精细DEM提取方法第37-39页
        4.1.2 地形校正模型第39页
        4.1.3 基于精细DEM的地形校正第39-41页
    4.2 星-地数据协同的枯死树提取第41-43页
        4.2.1 基于林业小班面数据的松林分布提取第41-42页
        4.2.2 基于光谱指数的枯死松树提取第42-43页
    4.3 松材线虫病疫区分级第43-44页
        4.3.1 病虫害疫区分级标准第43页
        4.3.2 研究区域受灾等级划分第43-44页
    4.4 本章小结第44-46页
5 基于深度学习的无人机影像枯死松树监测第46-60页
    5.1 深度学习方法介绍第47-49页
        5.1.1 常用的卷积神经网络模型第47-48页
        5.1.2 深度学习框架及运行环境第48-49页
    5.2 数据集的制作第49-52页
        5.2.1 传统的数据集制作方法第49页
        5.2.2 本文的数据集的制作方法第49-51页
        5.2.3 数据集的组织结构第51-52页
    5.3 卷积神经网络模型的训练与测试第52-56页
        5.3.1 卷积神经网络模型的作业流程第52页
        5.3.2 卷积神经网络模型的结构第52-54页
        5.3.3 卷积神经网络模型参数的调优分析第54-56页
    5.4 枯死松树的识别结果与分析第56-59页
        5.4.1 精度评价的方法第56页
        5.4.2 测试区识别结果的精度分析第56-59页
    5.5 本章小结第59-60页
6 结论与展望第60-62页
    6.1 结论第60页
    6.2 问题与展望第60-62页
致谢第62-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间的主要学术成果第68-69页

 
 
论文编号BS4288823,这篇论文共69
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