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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--枫杨和湿地松幼苗生理参数的高光谱反演模型研究
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枫杨和湿地松幼苗生理参数的高光谱反演模型研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-26页
    1.1 选题背景、目的和意义第13-14页
    1.2 高光谱遥感技术简介第14-17页
        1.2.1 高光谱遥感特点第15页
        1.2.2 高光谱遥感的发展历程第15-16页
        1.2.3 高光谱遥感的应用领域第16-17页
    1.3 国内外研究现状第17-23页
        1.3.1 传统的统计方法第17-20页
        1.3.2 人工神经网络在植被中的应用第20-21页
        1.3.3 模糊神经网络在高光谱中的应用第21-22页
        1.3.4 小波分析在植被中的应用第22-23页
    1.4 本文研究内容第23-24页
    1.5 内容安排第24-26页
第二章 实验的设计与方法第26-39页
    2.1 枫杨的实验设计和测定第26-29页
        2.1.1 材料和地点第26页
        2.1.2 实验设计第26页
        2.1.3 叶片反射光谱的测定第26-27页
        2.1.4 叶片叶绿素含量第27-28页
        2.1.5 叶片含水量的测定第28-29页
    2.2 湿地松的实验设计和测定第29-30页
        2.2.1 材料和地点第29页
        2.2.2 实验设计第29-30页
        2.2.3 湿地松的有关数据的测定第30页
    2.3 研究所用方法简介第30-39页
        2.3.1 人工神经网络第30-32页
        2.3.2 BP 神经网络及其原理第32-34页
        2.3.3 小波分析第34-37页
        2.3.4 模糊神经网络第37-39页
第三章 基于敏感光谱指数枫杨和湿地松的生理参数的高光谱估测第39-57页
    3.1 植被指数第39-41页
        3.1.1 植被指数分类第39-41页
        3.1.2 植被指数与叶绿素含量的关系第41页
    3.2 叶绿素含量的高光谱估算模型第41-51页
        3.2.1 基于光谱指数叶绿素含量的高光谱估算模型第42-46页
        3.2.2 基于偏度、峰度、红边位置的高光谱估算模型第46-51页
    3.3 含水量的高光谱估算模型第51-56页
        3.3.1 基于光谱指数枫杨含水量的高光谱估算模型第52-54页
        3.3.2 基于光谱指数湿地松含水量的高光谱估算模型第54-56页
    3.4 小结第56-57页
第四章 基于人工神经网络枫杨和湿地松生理参数的高光谱估测第57-69页
    4.1 基于光谱特征参数-神经网络法的高光谱估算模型第57-59页
        4.1.1 枫杨的叶绿素含量估算模型第58页
        4.1.2 湿地松的叶绿素含量估算模型第58-59页
    4.2 基于主成分-BP 神经网络的高光谱估算模型第59-66页
        4.2.0 主成分分析法第59-60页
        4.2.1 枫杨的叶绿素含量估算模型第60-62页
        4.2.2 枫杨的含水量估算模型第62-63页
        4.2.3 湿地松的叶绿素含量估算模型第63-65页
        4.2.4 湿地松的含水量估算模型第65-66页
    4.3 模糊神经网络第66-68页
        4.3.1 枫杨的叶绿素估算模型第67页
        4.3.2 湿地松的叶绿素估算模型第67-68页
    4.4 结论第68-69页
第五章 基于小波分析的枫杨和湿地松生理参数的高光谱模型第69-89页
    5.1 基于小波分析叶绿素的高光谱估测模型第69-81页
        5.1.1 小波分解适宜尺度的确定第70-74页
        5.1.2 小波基的选取第74-76页
        5.1.3 枫杨和湿地松的一元回归模型第76-80页
        5.1.4 枫杨和湿地松的多元回归模型第80-81页
    5.2 基于小波分析叶片水分的高光谱估测模型第81-88页
        5.2.1 枫杨叶片水分含量的一元回归模型第81-83页
        5.2.2 枫杨的多元回归模型第83-85页
        5.2.3 湿地松叶片水分含量的一元回归模型第85-86页
        5.2.4 湿地松多元回归模型第86-88页
    5.3 小结第88-89页
第六章 结论与展望第89-91页
参考文献第91-98页
致谢第98-99页
作者简介第99页

 
 
论文编号BS3775930,这篇论文共99
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