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第一章 绪论1

1.1研究背景及研究意义1

1.2国内外研究进展3

1.2.1 LUCC研究进展4

1.2.2遥感技术在土地覆盖分类领域的研究进展6

1.2.3基于遥感的土地覆盖分类系统研究进展8

1.2.4土地覆盖遥感分类方法研究进展10

1.2.5 MODIS数据在土地覆盖领域的国内外研究进展16

1.3研究内容与技术路线18

1.3.1研究内容18

1.3.2技术路线19

第二章 研究区与数据准备21

2.1中国东北区概况21

2.1.1东北区自然环境因素22

2.1.2东北区自然资源特点23

2.1.3东北主要土地覆盖类型分布情况24

2.2 MODIS数据28

2.2.1 MODIS及数据产品概述28

2.2.2 MODIS数据的获取及处理32

2.2.3 MODIS植被指数计算35

2.2.4 SG技术平滑38

2.3验证及分类参考数据准备47

2.3.1验证数据50

2.3.2分类参考数据52

2.4本章小结54

第三章 基于MODIS NDVI及LST时序数据的土地覆盖分类56

3.1 MODIS NDVI数据准备57

3.2 MODIS LST数据计算58

3.2.1 MODIS地表温度A级产品的算法59

3.2.2亮度温度的计算60

3.2.3大气透过率的计算61

3.2.4地表比辐射率的估计63

3.2.5地表温度反演及合成64

3.3土地覆盖分类系统的确定65

3.4研究区域土地覆盖分类过程66

3.4.1利用MODIS NDVI时间序列分类66

3.4.2通过添加LST改善分类结果68

3.4.3高分辨率ETM＋数据验证TVI分类结果74

3.5本章小结75

第四章 基于关键物候参数的土地覆盖分类77

4.1遥感技术在植被物候期监测中的应用77

4.1.1物候学研究的内容及意义77

4.1.2遥感技术监测植被物候期的常用方法78

4.2土地覆盖分类中关键物候参数的选择80

4.3物候分类指标的提取81

4.3.1研究区域不同覆盖类型特性分析81

4.3.2曲率最大值法计算植被物候期82

4.3.3 NDVI最大（小）值物候特征参数提取88

4.4不同土地覆盖类型关键物候指标的差异分析89

4.4.1不同覆盖类型绿叶始期差异分析90

4.4.2不同覆盖类型绿叶末期差异分析91

4.4.3不同覆盖类型绿叶面积最大值持续时间差异分析91

4.4.4不同覆盖类型NDVI年最大值差异分析91

4.4.5不同覆盖类型NDVI年最小值差异分析92

4.5基于关键物候参数的土地覆盖类型识别92

4.5.1物候指标93

4.5.2基于物候期分类结果及精度检验94

4.5.3高分辨率ETM＋数据验证关键参数分类结果96

4.6本章小结97

第五章 应用FAO LCCS建立基于MO DIS数据的中国土地覆盖分类系统100

5.1土地覆盖分类系统简介100

5.1.1分类系统的结构设置100

5.1.2分类系统的分类方法101

5.2国内外现有的土地覆盖分类系统及存在问题101

5.2.1国外主要的土地覆盖分类系统102

5.2.2国内主要的土地覆盖分类系统104

5.2.3讨论107

5.3 FAO LCCS简介108

5.4土地覆盖分类系统的建立111

5.4.1二叉树阶段112

5.4.2模块化的分层分类阶段113

5.4.3与IGBP土地覆盖分类系统的比较119

5.5本章小结120

第六章 中国土地覆盖分区及分类方案设计122

6.1土地覆盖分区122

6.1.1土地覆盖因素分析122

6.1.2土地覆盖分区气象数据准备123

6.1.3植被指数因子的生成127

6.1.4地形因子130

6.1.5土地覆盖分区130

6.2土地覆盖区域特点分析及分类方案选择132

6.2.1东北针阔混交林区132

6.2.2东北农业耕作区133

6.2.3华北农业耕作区134

6.2.4华中亚热带植被区135

6.2.5华南亚热带、热带湿润植被区136

6.2.6温带荒漠区137

6.2.7温带草原区137

6.2.8高原高寒灌丛、草甸区138

6.2.9高原西北部荒漠区139

6.3本章小结140

第七章 结论与展望142

7.1研究结论142

7.2研究展望145

附录100万植被图中东北区主要森林植被类型147

参考文献149

后记170