第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2.1 高光谱遥感的发展
1.2.2 高光谱遥感监测植被的原理
1.3 叶绿素高光谱遥感监测研究进展
1.4 卫星影像遥感监测研究进展
1.5 研究内容
第二章 材料与方法
2.1研究区概况
2.2田间试验设计
2.3冬小麦叶绿素含量测定
2.3.1冬小麦叶片叶绿素含量测定
2.3.2冬小麦冠层叶绿素含量测定
2.4冬小麦光谱数据测定
2.4.1冬小麦叶片高光谱数据测定
2.4.2冬小麦冠层高光谱数据测定
2.4.3卫星影像数据获取
2.5数据处理与分析
2.5.1高光谱数据预处理
2.5.2一阶微分光谱
2.5.3光谱特征参数的选择
2.5.4 卫星影像的预处理
2.6模型建立与优化
2.6.1普通线性回归
2.6.2偏最小二乘回归（PLSR）
2.6.3支持向量回归（SVR）
2.7模型精度检验
2.8技术路线
第三章 不同生育期冬小麦叶绿素含量及其高光谱特征
3.1前言
3.2 不同生育期冬小麦Chl值特征分析
3.3不同生育期冬小麦高光谱特征分析
3.3.1 不同生育期冬小麦冠层高光谱特征分析
3.3.2 不同生育期冬小麦叶片高光谱特征分析
3.4 不同叶绿素含量的冬小麦高光谱特征分析
3.4.1 不同叶绿素含量的冬小麦冠层高光谱特征分析
3.4.2 不同叶绿素含量的冬小麦叶片高光谱特征分析
3.5 讨论
3.6 结论
第四章 冬小麦Chl高光谱参数的普通回归估算
4.1 前言
4.2基于特征波段的冬小麦Chl估算
4.2.1 不同生育期冬小麦原始光谱和一阶导数光谱与Chl相关性分析
4.2.2 基于特征波段的冬小麦Chl反演及检验
4.3基于三边参数的冬小麦Chl估算
4.3.1 不同生育期冬小麦Chl与三边参数的相关性分析
4.3.2 基于三边参数的冬小麦Chl反演及检验
4.4基于植被指数的冬小麦Chl估算
4.4.1 不同生育期冬小麦Chl与植被指数的相关性分析
4.4.2 基于植被指数的冬小麦Chl反演及检验
4.5 讨论
4.6 结论
第五章 冬小麦叶绿素含量多元回归模型估算
5.1 前言
5.2 冬小麦冠层Chl偏最小二乘（PLSR）回归模型估算
5.3 冬小麦叶片Chl偏最小二乘（PLSR）回归模型估算
5.4 基于支持向量回归（SVR）的冬小麦冠层Chl估算
5.5 基于支持向量回归（SVR）的冬小麦叶片Chl估算
5.6 讨论
5.7 结论
第六章 基于高分一号卫星影像的冬小麦长势监测
6.1 前言
6.2 遥感影像预处理
6.3 多光谱数据光谱提取与模拟
6.4 光谱指数与冬小麦拔节期Chl相关性分析
6.5 冬小麦拔节期Chl估算模型构建及验证
6.6 基于高分一号的冬小麦拔节期Chl遥感填图
6.7 讨论
6.8 结论
第七章 结论与展望
7.1 主要结论
7.2 主要创新点
7.3 不足与展望
参考文献
致谢
个人简历
