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基于谷歌地球数据引擎的台风过境水稻灾害评估 |
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| 论文目录 |
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| 中文摘要 | 第5-7页 | | ABSTRACT | 第7-8页 | | 第1章 绪论 | 第13-23页 | | 1.1 研究背景及研究意义 | 第13-14页 | | 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 | | 1.2 国内外研究进展 | 第14-17页 | | 1.2.1 田间调查法 | 第14-15页 | | 1.2.2 统计模型法 | 第15页 | | 1.2.3 基于遥感数据灾害信息提取 | 第15-17页 | | 1.3 本文研究内容 | 第17-23页 | | 1.3.1 研究内容 | 第17-21页 | | 1.3.2 研究意义 | 第21页 | | 1.3.3 论文结构 | 第21-23页 | | 第2章 研究区域与数据预处理 | 第23-30页 | | 2.1 研究区域及台风概况 | 第23-26页 | | 2.2 数据和预处理 | 第26-30页 | | 2.2.1 谷歌地球数据引擎平台介绍 | 第26-27页 | | 2.2.2 MODIS反射率数据 | 第27-28页 | | 2.2.3 MODIS植被指数 | 第28页 | | 2.2.4 气象资料 | 第28页 | | 2.2.5 水稻物候资料 | 第28-29页 | | 2.2.6 其他资料 | 第29-30页 | | 第3章 水稻光谱田间试验及水稻分布提取 | 第30-36页 | | 3.1 田间光谱测量 | 第30-33页 | | 3.1.1 水稻倒伏、受淹光谱测量 | 第30-32页 | | 3.1.2 水稻关键生长阶段光谱测量 | 第32-33页 | | 3.2 水稻种植分布提取 | 第33-36页 | | 3.2.1 水稻提取方法介绍 | 第33-34页 | | 3.2.2 水稻提取精度评价 | 第34-36页 | | 第4章 水稻淹水深度反演 | 第36-42页 | | 4.1 水稻淹水深度模型建立方法 | 第36-37页 | | 4.2 倒伏水稻提取 | 第37页 | | 4.3 水稻淹水深度模型 | 第37-40页 | | 4.4 淹水深度模型的精度评价 | 第40-42页 | | 第5章 水稻灾后恢复评价 | 第42-55页 | | 5.1 水稻脆弱性曲线(FCs)受灾概率模型 | 第42-43页 | | 5.2 水稻恢复生长指数(RGI)灾害分析 | 第43-47页 | | 5.2.1 水稻恢复生长指数(RGI)设计 | 第43-44页 | | 5.2.2 受灾水稻NDVI波动特征分析 | 第44-47页 | | 5.3 水稻灾后评价模型 | 第47-55页 | | 第6章 结论与展望 | 第55-58页 | | 6.1 主要结论 | 第55-56页 | | 6.2 本文创新点 | 第56页 | | 6.3 存在的问题和展望 | 第56-58页 | | 参考文献 | 第58-65页 | | 后记 | 第65页 |
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论文编号BS4249979，这篇论文共65页
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