文摘
英文文摘
基金项目
1 绪论
1.1 选题背景与研究意义
1.2 国内外研究现状与存在的问题
1.2.1 国内外研究现状
1.2.2 主要研究方法
1.2.3 存在的问题
1.3 研究目标与内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 研究技术路线图
1.5 本章小结
2 研究区概况与基础数据的预处理
2.1 研究区概况
2.1.1 地理位置及行政区划
2.1.2 气候水文与土壤
2.1.3 社会经济情况
2.1.4 交通状况
2.1.5 林业生产条件
2.2 资料收集
2.2.1 遥感数据
2.2.2 其它数据
2.3 影像预处理
2.3.1 几何校正
2.3.2 辐射校正
2.3.3 影像的拼接和裁剪
2.4 马尾松林专题信息提取
2.4.1 土地分类系统确定
2.4.2 林地提取
2.4.3 马尾松林提取
2.5 本章小结
3 马尾松毛虫害特点及其遥感监测物理基础
3.1 森林病虫害遥感监测原理
3.2 马尾松毛虫害特点及虫害程度级别
3.2.1 马尾松毛虫害特点
3.2.2 马尾松毛虫危害程度级别划分
3.3 本章小结
4 马尾松毛虫害光谱变化分析及信息提取
4.1 遥感监测森林病虫害光谱变化的主要指标类型
4.2 马尾松毛虫害光谱特征分析
4.3 马尾松毛虫害光谱变化监测指标构建
4.3.1 植被指数选择与获取
4.3.2 红边参数建立与获取
4.4 基于光谱指标提取虫害信息
4.4.1 样地点设置及其各监测指标值获取
4.4.2 各监测因子的优选
4.4.3 建立虫情级数估测模型
4.4.4 估测模型精度验证
4.4.5 虫害信息遥感提取及精度分析
4.5 本章小结
5 马尾松毛虫害纹理变化分析及信息提取
5.1 纹理定义与提取方法
5.1.1 纹理定义
5.1.2 纹理提取方法
5.1.3 纹理量的计算
5.2 纹理特征提取波段选择与纹理特征提取
5.3 最佳纹理特征量的选择
5.3.1 标准差
5.3.2 相关系数
5.3.3 OIF指数排序选择最佳纹理量
5.4 虫害信息提取
5.4.1 基于像元统计提取虫害信息
5.4.2 基于面向对象方法提取虫害信息
5.5 精度评价与结果分析
5.6 本章小结
6 基于光谱信息与纹理信息融合的虫害信息提取
6.1 图像融合简介
6.2 各种融合方法介绍
6.2.1 主成分变换融合(PCA)
6.2.2 乘积变换融合(Mutiplicative)
6.2.3 Brovey变换融合
6.2.4 IHS变换融合
6.2.5 HPF融合
6.2.6 Gram-schmidt变换法
6.2.7 HSV融合
6.3 图像融合结果与评价
6.3.1 图像融合结果
6.3.2 图像融合结果评价
6.4 确定合适的图像融合方法获取融合图像
6.5 融合多尺度纹理与光谱信息的SVM分类提取虫害信息
6.5.1 SVM分类简介
6.5.2 虫害信息提取
6.6 信息提取精度评价与结果分析
6.7 本章小结
7 基于生态因子植被空间分区的融合影像虫害信息提取
7.1 生态因子类别
7.2 植被空间区划生态因子选择
7.3 生态因子提取与分级
7.3.1 坡度
7.3.2 海拔
7.3.3 坡向
7.3.4 林龄
7.3.5 郁闭度
7.3.6 林分起源
7.4 令回归建模提取虫害信息
7.4.1 监测指标体系建立
7.4.2 定性因子数量化处理
7.4.3 样本数据筛选
7.4.4 数据标准化处理
7.4.5 自变量监测因子的优选
7.4.6 建立虫情级数估测模型
7.4.7 估测模型精度验证
7.4.8 基于虫情级数估测模型提取虫害信息
7.5 基于生态因子分区.面向类提取虫害信息
7.5.1 基于生态因子分片-面向类新方法的提出
7.5.2 植被空间区划分片
7.5.3 虫害信息提取
7.6 虫害信息提取精度及结果分析
7.7 本章小结
8 结论与讨论
8.1 结论
8.2 讨论与展望
参考文献
导师简介
在读期间发表的论文
致谢
福建农林大学;