●第一章緒論
第一節研究背景及意義
第二節研究目的、內容及解決的關鍵問題
一、研究目的
二、研究內容
三、 解決的關鍵問題
第三節研究方法與技術路線
一、研究方法
二、技術路線
第四節本書的組織結構
本章小結
第二章農業干旱監測及作物物候檢測方法研究進展
第一節遙感植被觀測技術研究現狀
第二節農業干旱監測方法研究現狀
一、基於地面單點觀測的干旱指數
二、基於遙感面狀觀測的干旱指數
三、多干旱指數組合
第三節作物物候檢測方法研究現狀
一、基於有效積溫的方法
二、基於遙感植被指數的方法
本章小結
第三章基於分形的玉米作物物候遙感特征提取方法
第一節分形與分維
一、分形及分維估計
二、降維-差分計盒維數法
第二節分維與玉米作物物候
一、分維變化原理
二、NDVI影像預處理
三、分形無標度區間
四、分維變化峰值檢測
五、實驗分析
第三節分維魯棒性檢驗
一、對比因子
二、對比指標
三、實驗結果
第四節玉米發育期制圖
本章小結
第四章基於HMM的玉米作物物候動態估計方法
第一節HMM模型
一、HMM模型設定
二、混合模型設定
第二節玉米作物生育期的HMM估計
一、多源特征提取
二、CPRs數據規則化
三、HMM參數估計
四、發育階段百分比估計
第三節實驗及結果
本章小結
第五章VCI指數的物候調節及其與SPI指數的關繫
第一節物候調節植被狀態指數
一、植被狀態指數
二、物候調節植被狀態指數
第二節標準化降水指數
一、SPI定義及計算方法
二、點面數據轉換
三、SPI時間序列插值
第三節兩指數間的關繫
一、遙感與氣像干旱指數的關繫
二、等級劃分
三、時間滯後及互相關性分析
第四節實驗與結果分析
一、研究區及數據
二、時間滯後及互相關性探討
三、干旱監測分析
本章小結
第六章基於結構推理的多干旱指數融合方法
第一節符號
第二節結構推理原理
第三節時間維度上的擴展
第四節模型參數估計
一、模型參數初始估計
二、模型參數優化估計
第五節實驗及結果
一、樣區選取與干旱樣本統計
二、實驗結果與分析
本章小結
第七章結論與展望
第一節結論
第二節展望
參考文獻
附錄Ⅰ表格
附錄Ⅱ公式
本書繫由作者承擔的國家自然科學基金項目“顧及物候的玉米作物干旱遙感監測模型研究”（41501459）和國家博士後基金項目“基於分形的玉米作物物候動態檢測算法研究”（2013M542086）的研究成果編著而成。隨著優選氣候顯著變暖，干旱發生的頻率和強度不斷增強，干旱地區的擴大與干旱化程度日趨嚴重，干旱化趨勢已成為優選關注的問題。干旱、缺水已嚴重妨礙了國家經濟、社會發展以及人民生產生活。傳統旱情監測方法是對氣像站點觀測資料統計分析，獲得用於評估旱情的干旱指標。但氣像站點分布離散，其在空間上的監測精度受制於氣像站點的分布密度。遙感作為一種新型的對地觀測綜合性技術，具有時效性強、覆蓋範圍廣、客觀準確及成本低等特點。在干旱監測中引入遙感技術，可使得旱情監測結果更為精細和準確。然而，大多遙感干旱指數被設計用於反映地表綜合的干旱程度，很少有針對特定作物類型，比如：玉米作物。另外，由於干旱指標大都建立在特等
