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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于综合长势参数指标的冬小麦长势遥感监测
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基于综合长势参数指标的冬小麦长势遥感监测
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 作物单一长势参量遥感研究进展第10-12页
        1.2.2 作物综合长势参量遥感研究进展第12页
        1.2.3 多源遥感数据在作物长势监测上的研究进展第12-13页
    1.3 研究目标、研究方案与技术路线第13-16页
        1.3.1 研究目标第13-14页
        1.3.2 研究方案第14页
        1.3.3 技术路线第14-16页
2 数据与方法第16-24页
    2.1 研究区与实验设计第16-17页
    2.2 数据获取第17-20页
        2.2.1 冬小麦冠层高光谱数据获取第17页
        2.2.2 冬小麦无人机高光谱影像数据获取第17-19页
        2.2.3 冬小麦长势参量测定第19-20页
    2.3 数据分析方法第20-22页
        2.3.1 光谱指数法第20-21页
        2.3.2 偏最小二乘方法第21页
        2.3.3 随机森林法第21-22页
        2.3.4 主成分分析法第22页
    2.4 模型评价标准第22-23页
        2.4.1 决定系数第22页
        2.4.2 调整决定系数第22-23页
        2.4.3 均方根误差第23页
        2.4.4 相对分析误差第23页
    2.5 本章小结第23-24页
3 基于地面高光谱数据的作物长势参量估算研究第24-37页
    3.1 基于地面高光谱数据的LAI估算研究第24-27页
        3.1.1 植被指数的选取第24-25页
        3.1.2 植被指数与冬小麦LAI相关性分析第25页
        3.1.3 基于偏最小二乘回归的冬小麦LAI模型构建第25-26页
        3.1.4 基于偏最小二乘回归的冬小麦LAI最优模型的验证第26-27页
    3.2 基于地面高光谱数据的LNC估算研究第27-30页
        3.2.1 敏感波段的筛选第27-28页
        3.2.2 基于光谱指数的冬小麦LNC模型构建及检验第28-29页
        3.2.3 基于随机森林法的冬小麦LNC模型构建及检验第29-30页
    3.3 基于地面高光谱数据的SPAD估算研究第30-34页
        3.3.1 植被指数的选取第31页
        3.3.2 植被指数与冬小麦SPAD的相关性分析第31-32页
        3.3.3 基于多元逐步回归的冬小麦SPAD模型构建第32-33页
        3.3.4 基于多元逐步回归的冬小麦SPAD最优模型验证第33-34页
    3.4 基于地面高光谱数据的AGB估算研究第34-36页
        3.4.1 植被指数的选取第34-35页
        3.4.2 植被指数与冬小麦AGB的相关性分析第35页
        3.4.3 基于多元逐步回归的冬小麦AGB模型构建第35-36页
        3.4.4 基于多元逐步回归的冬小麦AGB最优模型验证第36页
    3.5 本章小结第36-37页
4 基于综合长势指标的冬小麦长势监测第37-48页
    4.1 冬小麦各长势参量的时序变化规律第37-38页
    4.2 基于均等权重构建的CGMI的长势监测第38-42页
        4.2.1 基于均等权重的CGMI的构建第38-39页
        4.2.2 长势参量与光谱指数的相关性分析第39-40页
        4.2.3 冬小麦长势参量PLSR模型的构建及验证第40-42页
    4.3 基于PCA统计分析法构建CGMI的长势监测第42-47页
        4.3.1 各长势参量之间的相关性分析第42-43页
        4.3.2 基于PCA统计分析法的CGMI的构建第43-45页
        4.3.3 基于PCA方法构建的CGMI与光谱指数的相关性分析第45-46页
        4.3.4 冬小麦CGMI的PLSR模型的构建及验证第46-47页
    4.4 本章小结第47-48页
5 基于无人机高光谱影像的冬小麦综合长势监测第48-57页
    5.1 无人机UHD185高光谱数据有效性验证第48-50页
    5.2 基于无人机高光谱影像的CGMI估算第50-54页
        5.2.1 光谱指数与CGMI的相关性分析第50页
        5.2.2 基于PLSR的冬小麦CGMI模型构建及检验第50-53页
        5.2.3 基于无人机高光谱影像的CGMI空间分布第53-54页
    5.3 基于CGMI的冬小麦长势分级评估第54-56页
    5.4 本章小结第56-57页
6 结论与展望第57-59页
    6.1 主要工作和结论第57-58页
    6.2 创新点第58页
    6.3 不足与展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-67页
攻读硕士学位期间发表的论文、主要学术活动第67页

 
 
论文编号BS3888345,这篇论文共67
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