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基于多角度遥感数据和通量数据的PRI-LUE模型优化

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基于多角度遥感数据和通量数据的PRI-LUE模型优化
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第10-22页
  1.1 研究目的及意义第10-11页
  1.2 国内外研究进展第11-18页
    1.2.1 PRI与LUE的关系第11-14页
    1.2.2 PRI-LUE关系影响因素研究第14-15页
      1.2.2.1 叶片尺度上的生理因素第14-15页
      1.2.2.2 冠层尺度上的非生理因素第15页
      1.2.2.3 景观尺度上的物种组成第15页
    1.2.3 PRI指数的研究进展第15-16页
    1.2.4 LUE模型研究进展第16-17页
    1.2.5 散射辐射对LUE的影响研究第17页
    1.2.6 PROSAIL辐射传输模型第17-18页
  1.3 研究内容和技术路线第18-22页
    1.3.1 研究内容第18-20页
    1.3.2 技术路线第20-22页
第二章 研究区域概况、数据与方法第22-32页
  2.1 研究区域概况第22页
  2.2 气象数据第22页
  2.3 多角度光谱观测第22-26页
    2.3.1 地面自动多角度光谱观测系统第22-25页
    2.3.2 光谱数据预处理第25页
      2.3.2.1 白板校正第25页
      2.3.2.2 光谱仪超量程值的插补第25页
      2.3.2.3 异常光谱数据的剔除第25页
    2.3.3 光化学反射植被指数的计算第25-26页
  2.4 涡度相关通量观测与光能利用率第26-29页
    2.4.1 碳通量和微气象要素观测第26-27页
    2.4.2 微气象多层梯度观测第27-29页
  2.5 田间观测试验第29-32页
    2.5.1 观测记录方法第29页
    2.5.2 生理参数数据处理第29-32页
第三章 基于多角度观测的水稻光谱特征分析第32-46页
  3.1 水稻冠层高光谱特征第32-37页
    3.1.1 晴天与阴天的水稻冠层高光谱特征第33-34页
    3.1.2 多角度观测下水稻冠层高光谱特征第34-37页
      3.1.2.1 同一观测方位角不同观测天顶角第35-36页
      3.1.2.2 同一观测天顶角不同观测方位角第36-37页
  3.2 基于PROSAIL模型的水稻叶面积指数估算第37-44页
    3.2.1 PROSAIL模型的参数取值和敏感性分析第37-41页
    3.2.2 LAI的估算研究第41-44页
      3.2.2.1 查找表的建立第42-43页
      3.2.2.2 构建代价函数第43-44页
  3.3 本章小结第44-46页
第四章 基于多角度观测的水稻光能利用率和光化学反射指数关系研究第46-56页
  4.1 引言第46页
  4.2 多种植被指数与光能利用率关系的对比分析第46-47页
  4.3 光化学反射指数和光能利用率的变化分析第47-49页
    4.3.1 不同生育期的光化学反射指数日变化第47-48页
    4.3.2 光能利用率的日/季节变化第48-49页
    4.3.3 光化学反射指数和光能利用率日变化比较第49页
  4.4 光化学反射指数受不同观测角度的影响第49-50页
  4.5 不同观测角度对光化学反射指数与光能利用率相关性的影响第50-54页
    4.5.1 不同观测角度光化学反射指数与光能利用率的变化分析第50-53页
    4.5.2 不同观测角度光化学反射指数与光能利用率的相关关系第53-54页
  4.6 本章小结第54-56页
第五章 基于阴阳叶区分算法的阴晴天水稻PRI-LUE关系研究第56-72页
  5.1 引言第56页
  5.2 两叶光能利用率第56-64页
    5.2.1 两叶光能利用率模型(TL-LUE)第56-58页
    5.2.2 阴天和晴天两叶光能利用率模型模拟结果检验第58-64页
      5.2.2.1 晴天两叶光能利用率模型模拟效果第58-61页
      5.2.2.2 阴天两叶光能利用率模型模拟效果第61-64页
  5.3 两叶光化学反射指数第64-68页
    5.3.1 两叶光化学反射指数算法第64-66页
    5.3.2 两叶光化学反射指数算法模拟结果检验第66-68页
      5.3.2.1 晴天两叶光化学反射指数算法模拟效果第66-67页
      5.3.2.2 阴天两叶光化学反射指数算法模拟效果第67-68页
  5.4 基于两叶算法的多角度PRI-LUE关系模型优化及验证第68-70页
  5.5 本章小节第70-72页
第六章 结论与展望第72-76页
  6.1 研究结论第72-73页
  6.2 特色和创新第73-74页
  6.3 问题与展望第74-76页
参考文献第76-86页
作者简介第86-88页
致谢第88页

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