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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)自然科學(xué)天文學(xué)/地球科學(xué)高原濕地植物高光譜遙感反演研究

高原濕地植物高光譜遙感反演研究

高原濕地植物高光譜遙感反演研究

定 價:¥88.00

作 者: 張超 等 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 生物科學(xué) 植物學(xué) 自然科學(xué)

ISBN: 9787030621498 出版時間: 2021-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 175 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書簡述了當(dāng)前國內(nèi)外濕地植物遙感反演方面的學(xué)術(shù)研究進展,以滇西北納帕海和劍湖高原濕地為研究區(qū),選取分布面積較大的典型高原濕地植物為研究對象,結(jié)合野外群落調(diào)查和光譜測定,以高光譜遙感影像(Hyperion數(shù)據(jù)和HJ-1AHSI數(shù)據(jù))為主要數(shù)據(jù)源,分別從典型濕地植物的高光譜遙感分類技術(shù)和理化參數(shù)高光譜估算模型研建兩方面開展研究,旨在為今后基于遙感手段的高原濕地植物的監(jiān)測、時空動態(tài)變化研究提供方法支持和參數(shù)借鑒。

作者簡介

暫缺《高原濕地植物高光譜遙感反演研究》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 國內(nèi)外研究進展 2
1.2.1 濕地植物類型的遙感分類技術(shù) 3
1.2.2 植物物理參數(shù)的高光譜反演技術(shù) 4
1.2.3 植物化學(xué)參數(shù)的高光譜反演技術(shù) 6
1.3 主要研究內(nèi)容 7
1.4 技術(shù)路線 9
第2章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)采集 11
2.1 研究區(qū)概況 11
2.1.1 地理位置 11
2.1.2 氣候特征 11
2.1.3 濕地植物資源 12
2.2 數(shù)據(jù)采集與測定 12
2.2.1 群落調(diào)查 12
2.2.2 光譜采集與處理 15
2.2.3 理化參數(shù)測定 16
2.2.4 遙感影像獲取 17
第3章 高光譜遙感影像融合與降維處理 20
3.1 高光譜遙感影像預(yù)處理 20
3.1.1 Hyperion數(shù)據(jù)預(yù)處理 20
3.1.2 HSI數(shù)據(jù)預(yù)處理 24
3.2 高光譜遙感影像融合處理 24
3.3 高光譜遙感影像降維處理 26
3.3.1 特征波段選擇 27
3.3.2 特征提取 33
第4章 典型植物種反射光譜特征分析 37
4.1 原始光譜反射率分析 40
4.2 原始光譜反射率一階微分分析 42
4.3 包絡(luò)線去除分析 43
4.4 連續(xù)小波變換分析 45
4.5 波段間自相關(guān)分析 49
4.6 窄波段NDVI分析 50
第5章 典型植物種的高光譜遙感分類 53
5.1 **似然分類法 53
5.2 支持向量機分類法 57
5.3 波譜角填圖分類法 59
5.4 精度評價與結(jié)果優(yōu)選 61
5.4.1 精度評價方法 61
5.4.2 精度評價與對比分析 62
第6章 光譜變量與理化參數(shù)相關(guān)分析 67
6.1 理化參數(shù)統(tǒng)計分析 67
6.2 原始光譜反射率與理化參數(shù)的相關(guān)性 70
6.2.1 鮮生物量與原始光譜反射率的相關(guān)性 70
6.2.2 干生物量與原始光譜反射率的相關(guān)性 71
6.2.3 含水率與原始光譜反射率的相關(guān)性 72
6.2.4 相對葉綠素含量與原始光譜反射率的相關(guān)性 74
6.2.5 磷與原始光譜反射率的相關(guān)性 75
6.2.6 氮與原始光譜反射率的相關(guān)性 76
6.2.7 鉀與原始光譜反射率的相關(guān)性 77
6.2.8 鈉與原始光譜反射率的相關(guān)性 79
6.3 原始光譜反射率一階微分與理化參數(shù)的相關(guān)性 80
6.3.1 鮮生物量與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 80
6.3.2 干生物量與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 82
6.3.3 含水率與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 83
6.3.4 相對葉綠素指數(shù)與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 85
6.3.5 磷與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 86
6.3.6 氮與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 88
6.3.7 鉀與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 90
6.3.8 鈉與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 91
6.4 “三邊”參數(shù)與理化參數(shù)的相關(guān)性 93
6.5 小波系數(shù)與理化參數(shù)的相關(guān)性 96
6.5.1 小波系數(shù)與鮮生物量的相關(guān)性 96
6.5.2 小波系數(shù)與干生物量的相關(guān)性 98
6.5.3 小波系數(shù)與含水率的相關(guān)性 100
6.5.4 小波系數(shù)與相對葉綠素指數(shù)的相關(guān)性 102
6.5.5 小波系數(shù)與磷的相關(guān)性 104
6.5.6 小波系數(shù)與氮的相關(guān)性 106
6.5.7 小波系數(shù)與鉀的相關(guān)性 108
6.5.8 小波系數(shù)與鈉的相關(guān)性 110
6.6 窄波段NDVI和理化參數(shù)的相關(guān)性 112
6.6.1 窄波段NDVI和鮮生物量的相關(guān)性 112
6.6.2 窄波段NDVI和干生物量的相關(guān)性 114
6.6.3 窄波段NDVI和含水率的相關(guān)性 115
6.6.4 窄波段NDVI和相對葉綠素指數(shù)的相關(guān)性 117
6.6.5 窄波段NDVI和磷的相關(guān)性 118
6.6.6 窄波段NDVI和氮的相關(guān)性 119
6.6.7 窄波段NDVI和鉀的相關(guān)性 121
6.6.8 窄波段NDVI和鈉的相關(guān)性 122
6.7 理化參數(shù)間的相關(guān)性 123
第7章 典型植物種理化參數(shù)估算建模 127
7.1 基于實測光譜的理化參數(shù)估算模型 127
7.1.1 單變量回歸模型 127
7.1.2 多元逐步回歸模型 132
7.1.3 主成分回歸模型 139
7.2 基于高光譜遙感的理化參數(shù)估算模型 150
7.2.1 單變量回歸模型 153
7.2.2 多變量回歸模型 155
7.2.3 偏*小二乘回歸模型 155
7.3 模型評價與優(yōu)選 161
第8章 結(jié)論與討論 165
8.1 主要研究結(jié)論 165
8.2 討論 166
參考文獻 168
附圖 173

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