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冬小麥葉面積指數與葉綠素含量高光譜遙感反演 版權信息
- ISBN：9787517081739
- 條形碼：9787517081739 ; 978-7-5170-8173-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
冬小麥葉面積指數與葉綠素含量高光譜遙感反演 本書特色
本書主要基于現有的冬小麥理化參數反演方法一方面受生育期、環境條件和地域條件等因素的影響，另一方面由于采用的波段信息少，容易受外界因素的干擾，致使模型精度和普適性較低，因此亟需構建高精度的冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量反演方法，增強模型在冠層和遙感影像上的適應性。近年來，連續小波變換方法和*小二乘支持向量機方法以其強大的優勢得到了廣泛的應用，但目前將這兩種方法的優勢相結合并將其應用于提高我國西北旱區冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量反演精度方面的研究還相對較少。本書以冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量的精準獲取為出發點，通過在楊凌開展野外聯合實驗，基于星地同步數據，圍繞構建冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量定量反演模型以及模型本地化為主要目標，提高冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量從地面監測到大范圍遙感影像的反演精度，為大范圍農業生產、區域指導以及國家精準農業建設提供決策依據，具有很好的理論和實踐意義。
冬小麥葉面積指數與葉綠素含量高光譜遙感反演 內容簡介
本書主要基于現有的冬小麥理化參數反演方法一方面受生育期、環境條件和地域條件等因素的影響, 另一方面由于采用的波段信息少, 容易受外界因素的干擾, 致使模型精度和普適性較低, 因此亟需構建高精度的冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量反演方法, 增強模型在冠層和遙感影像上的適應性。近年來, 連續小波變換方法和*小二乘支持向量機方法以其強大的優勢得到了廣泛的應用, 但目前將這兩種方法的優勢相結合并將其應用于提高我國西北旱區冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量反演精度方面的研究還相對較少。本書以冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量的精準獲取為出發點, 通過在楊凌開展野外聯合實驗, 基于星地同步數據, 圍繞構建冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量定量反演模型以及模型本地化為主要目標, 提高冬小麥葉面積指數和冠層葉綠素含量從地面監測到大范圍遙感影像的反演精度, 為大范圍農業生產、區域指導以及國家精準農業建設提供決策依據, 具有很好的理論和實踐意義。
冬小麥葉面積指數與葉綠素含量高光譜遙感反演 目錄
前言
第1章 緒論
1．1 研究目的及意義
1．2 國內外研究進展
1．3 研究內容及技術路線
1．4 本書結構
1．5 本章小結
第2章 實驗方案與數據獲取
2．1 研究區概況
2．2 實驗方案設計
2．3 實驗數據獲取
2．4 本章小結
第3章 研究方法與數據預處理
3．1 研究方法
3．2 數據預處理
3．3 模型檢驗方法
3．4 本章小結
第4章 冬小麥LAI與CCC的光譜特征提取
4．1 冠層光譜與LAI和CCC的相關性分析
4．2 植被指數與LAI和CCC的相關性分析
4．3 光譜數據主成分分析
4．4 小波特征提取
4．5 本章小結
第5章 冬小麥LAI的高光譜定量反演
5．1 冬小麥LAI反演模型構建
5．2 冬小麥LAI模型優化選擇
5．3 冬小麥LAI模型精度評定及遙感填圖
5．4 本章小結
第6章 冬小麥CCC的高光譜定量反演
6．1 冬小麥CCC反演模型構建
6．2 冬小麥CCC反演模型優化選擇
6．3 冬小麥CCC反演模型精度評定及遙感填圖
6．4 本章小結
第7章 結論與展望
7．1 主要結論
7．2 主要創新點
7．3 研究展望
參考文獻
展開全部
冬小麥葉面積指數與葉綠素含量高光譜遙感反演 作者簡介
蔡慶空，男(1986－)，2010年畢業于河南城建學院，獲測繪工程專業學士學位；2010-2013年碩士就讀于中國礦業大學(北京)，專業為攝影測量與遙感，期間2012年獲得申請提前攻讀博士學位；2012年9月至今年在中國礦業大學(北京)攻讀博士學位，專業為攝影測量與遙感，研究方向為高光譜遙感。
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