基于高光谱数据与SAFY-FAO作物模型同化的冬小麦生长监测与模拟研究



基于高光谱数据与SAFY-FAO作物模型同化的冬小麦生长监测与模拟研究

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基于高光谱数据与SAFY-FAO作物模型同化的冬小麦生长监测与模拟研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-12页
第一章绪论	第12-24页
1.1 研究背景与意义	第12-13页
1.2 国内外研究进展	第13-21页
1.2.1 作物叶面积指数LAI遥感光谱反演研究进展	第13-16页
1.2.2 作物模型研究	第16-19页
1.2.3 作物模型与遥感信息同化研究	第19-21页
1.3 有待进一步研究的问题	第21-22页
1.4 研究内容、研究方法及技术路线	第22-24页
1.4.1 主要研究内容	第22页
1.4.2 研究方法与技术路线	第22-24页
第二章研究方法与试验方案	第24-39页
2.1 研究区概况	第24页
2.2 试验方案设计	第24-26页
2.3 试验观测项目与测定方法	第26-28页
2.3.1 作物冠层光谱测量	第26-27页
2.3.2 作物指标测量	第27页
2.3.3 土壤水分测量	第27页
2.3.4 气象资料获取	第27-28页
2.4 光谱反射率数据处理方法	第28-38页
2.4.1 光谱特征参量	第28-30页
2.4.2 植被指数	第30-31页
2.4.3 偏最小二乘回归	第31-33页
2.4.4 机器学习	第33-38页
2.5 模型精度评价	第38-39页
第三章基于高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演研究	第39-61页
3.1 不同水分供应条件下冬小麦叶面积指数响应规律	第39-40页
3.2 基于光谱特征参量的冬小麦LAI反演	第40-44页
3.3 基于植被指数的冬小麦LAI反演	第44-48页
3.4 基于偏最小二乘回归的冬小麦LAI反演	第48-51页
3.5 基于机器学习算法的冬小麦LAI反演	第51-58页
3.5.1 基于人工神经网络的冬小麦LAI反演	第51-55页
3.5.2 基于支持向量机回归的冬小麦LAI反演	第55-58页
3.6 小结	第58-61页
第四章基于叶面积指数同化SAFY-FAO作物模型	第61-78页
4.1 作物生长过程模块	第61-63页
4.2 水分传输过程	第63-65页
4.3 模型参数敏感性分析和参数确定	第65-74页
4.3.1 模型参数敏感性分析	第65-71页
4.3.2 模型参数确定	第71-74页
4.4 模型参数同化算法与优化过程	第74-76页
4.5 小结	第76-78页
第五章遥感信息与作物模型同化系统的适用性研究	第78-96页
5.1 气象资料分析	第78-79页
5.2 冬小麦叶面积指数模拟精度评价	第79-81页
5.3 冬小麦地上部干物质量模拟精度评价	第81-84页
5.4 冬小麦产量预测精度评价	第84-86页
5.5 土壤含水量模拟精度评价	第86-91页
5.5.1 土壤表层含水量	第86-88页
5.5.2 土壤根区可利用储水量模拟	第88-91页
5.6 冬小麦蒸发蒸腾量精度评价	第91-93页
5.7 小结	第93-96页
第六章主要结论与展望	第96-99页
6.1 主要结论	第96-98页
6.2 论文创新点	第98页
6.3 论文存在的问题和研究展望	第98-99页
参考文献	第99-113页
致谢	第113-114页
作者简介	第114页

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