脅迫條件下的植物高光譜遙感實(shí)驗(yàn)研究：以條銹病、水浸與CO2泄漏脅迫為例

前言
第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 高光譜遙感的概念
1．3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
第2章 條銹病脅迫下小麥光譜變化特征與病情嚴(yán)重度反演
2．1 小麥條銹病脅迫實(shí)驗(yàn)設(shè)計
2．2 數(shù)據(jù)處理方法
2．3 利用高光譜指數(shù)識別小麥條銹病
2．4 利用高光譜指數(shù)與回歸分析方法反演小麥條銹病嚴(yán)重度
2．5 利用主成分分析方法定量反演小麥條銹病嚴(yán)重度
2．6 利用REP與YEP反演小麥條銹病嚴(yán)重度
2．7 大豆在不同病害脅迫下其光譜特征及識別研究
第3章 條銹病脅迫下小麥生理生化參數(shù)反演
3．1 條銹病脅迫下小麥生理生化參數(shù)測量
3．2 條銹病脅迫下小麥葉綠素濃度高光譜遙感估測
3．3 條銹病脅迫下小麥葉片氮素含量高光譜遙感估測
3．4 條銹病脅迫下冬小麥冠層葉片全氮含量小波法估測
3．5 條銹病脅迫下小麥冠層葉綠素密度高光譜遙感估測
3．6 條銹病脅迫下冬小麥葉綠素密度投影尋蹤降維方法估測
3．7 條銹病脅迫下小麥相對含水量高光譜遙感估測
3．8 利用紅外歸一化指數(shù)反演條銹病脅迫下的小麥葉面積指數(shù)
第4章 水浸脅迫下多種植物單葉光譜變化分析與識別
4．1 水浸脅迫實(shí)驗(yàn)設(shè)計與數(shù)據(jù)采集
4．2 數(shù)據(jù)處理以及分析方法
4．3 選擇識別水浸脅迫下植物的單葉光譜與微分指數(shù)
4．4 不同植被在水浸脅迫下光譜變化及識別結(jié)果
第5章 CO2泄漏脅迫下多種植物單葉光譜變化分析與識別
5．1 CO2泄漏實(shí)驗(yàn)設(shè)計與數(shù)據(jù)采集
5．2 數(shù)據(jù)處理及分析方法
5．3 實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)CO2空間分布情況
5．4 數(shù)據(jù)選擇與奇異值處理方法
5．5 選擇識別CO2脅迫下植物的單葉光譜與微分指數(shù)
5．6 不同植被在CO2脅迫下光譜變化及識別結(jié)果
5．7 大豆在CO2泄漏脅迫下的癥狀與單葉光譜特征
第6章 CO2泄漏脅迫下植被冠層光譜特征分析與識別
6．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計與數(shù)據(jù)采集
6．2 冠層光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
6．3 利用冠層光譜指數(shù)識別CO2泄漏脅迫下的草地與大豆
6．4 連續(xù)小波變換分析方法識別CO2泄漏脅迫下的草地
6．5 波段深度與吸收寬度識別CO2泄漏脅迫下草地與大豆
6．6 利用單葉與冠層微分光譜識別CO2泄漏脅迫大豆
第7章 模擬地下儲存CO2泄漏對地表生態(tài)環(huán)境影響的控制實(shí)驗(yàn)方法
7．1 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計原理
7．2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計
7．3 利用空間差分技術(shù)繪制土壤中CO2濃度分布圖
參考文獻(xiàn)
彩圖