基于Landsat8-OLI的香格里拉高山松林生物量遥感估测模型研究



基于Landsat8-OLI的香格里拉高山松林生物量遥感估测模型研究

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基于Landsat8-OLI的香格里拉高山松林生物量遥感估测模型研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
1 绪论	第11-24页
1.1.引言	第11-12页
1.2. 研究的目的意义	第12页
1.3. 生物量研究概述	第12-20页
1.3.1. 森林生物量研究概述	第12-13页
1.3.2. 传统森林生物量获取方法概述	第13-15页
1.3.3. 基于遥感技术的森林生物量估测与反演	第15-20页
1.4. 高山松研究概述	第20-21页
1.4.1. 高山松简介	第20页
1.4.2. 高山松生物量研究概况	第20-21页
1.5. 存在的问题	第21页
1.6. 研究内容	第21-23页
1.7 技术路线	第23-24页
2 研究方法	第24-49页
2.1. 研究区概况	第24页
2.2. 生物量地面数据获取与整理	第24-27页
2.2.1. 样地调查	第24页
2.2.2. 样木生物量调查	第24-25页
2.2.3. 样品测定及数据整理	第25-27页
2.3. 遥感数据的获取与处理	第27-42页
2.3.1. 遥感影像的获取与处理	第27-33页
2.3.2. 森林生物量遥感特征因子提取	第33-37页
2.3.3. 备选变量的确定	第37-38页
2.3.4. 相关性分析	第38-42页
2.4. 生物量遥感估测模型的建立	第42-47页
2.4.1. 模型构建	第42-46页
2.4.2. 模型评价	第46-47页
2.5. 高山松林生物量反演及分布	第47-49页
2.5.1 高山松林生物量反演	第47-48页
2.5.2 基于反演的高山松林生物量分布	第48-49页
3 结果与分析	第49-73页
3.1. 单木生物量模型的构建	第49-50页
3.2. 样本训练集与测试集的选取	第50-51页
3.3. 常规统计模型生物量遥感估测	第51-56页
3.3.1. 逐步回归法构建模型	第51-52页
3.3.2. 非线性回归模型的构建	第52-54页
3.3.3. 模型评价	第54-56页
3.4. 联立方程组模型生物量遥感估测	第56-60页
3.4.1. 郁闭度模型的建	第56页
3.4.2. 郁闭度联立方程组模型结果	第56-59页
3.4.3. 模型评价	第59-60页
3.5. 基于随机森林回归模型的生物量遥感估测	第60-63页
3.5.1. 随机森林变量优选	第60-61页
3.5.2. 随机森林回归参数选择	第61-62页
3.5.3. 模型评价	第62-63页
3.6. 基于Cubist回归的森林生物量遥感估测模型	第63-66页
3.6.1. Cubist回归模型的构建	第63-65页
3.6.2. 模型评价	第65-66页
3.7. 模型比较	第66-67页
3.8. 香格里拉县高山林生物量反演及分布	第67-73页
3.8.1 香格里拉县高山林生物量反演	第67页
3.8.2 基于反演的香格里拉市高山松林生物量分布	第67-70页
3.8.3 高山松林生物量垂直分布特征	第70页
3.8.4 高山松林生物量坡度分布特征	第70-71页
3.8.5 高山松林生物量坡向分布特征	第71-73页
4 结论与讨论	第73-78页
4.1. 结论	第73-75页
4.2. 讨论	第75-78页
4.2.1. 关于模型精度	第75页
4.2.2. 关于建模	第75-76页
4.2.3. 关于与高山松林生物量反演与分布	第76页
4.2.4. 研究与展望	第76-78页
参考文献	第78-85页
作者简介	第85-86页
导师简介	第86-88页
获得成果目录	第88-89页
致谢	第89页

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