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基于卫星遥感的京津冀地区PM2.5反演研究
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基于卫星遥感的京津冀地区PM2.5反演研究
论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-18页
　　1.1 选题背景第10-13页
　　1.2 研究现状与科学问题第13-15页
　　1.3 研究目的与意义第15-16页
　　1.4 研究内容第16页
　　1.5 研究技术路线第16-18页
第二章 研究现状与进展第18-28页
　　2.1 气溶胶光学厚度估算PM2.5 基本原理第18-19页
　　2.2 主要AOD反演算法及产品第19-22页
　　　　2.2.1 主要的AOD反演算法第19-20页
　　　　2.2.2 常用AOD产品第20-22页
　　2.3 卫星遥感反演PM2.5 方法研究进展第22-28页
　　　　2.3.1 比例因子法第22-23页
　　　　2.3.2 半经验公式法第23-24页
　　　　2.3.3 统计模型第24-28页
第三章 方法简介与数据准备第28-47页
　　3.1 研究区概况第28-29页
　　3.2 方法介绍第29-34页
　　　　3.2.1 多元线性回归第29页
　　　　3.2.2 回归树第29-30页
　　　　3.2.3 随机森林第30-32页
　　　　3.2.4 支持向量机第32-33页
　　　　3.2.5 克里金插值第33-34页
　　　　3.2.6 交叉验证方法第34页
　　3.3 数据选择与提取第34-44页
　　　　3.3.1 大气环境观测站数据选取第34-38页
　　　　3.3.2 卫星遥感数据选取第38-43页
　　　　3.3.3 气象数据选取第43-44页
　　3.4 数据匹配与筛选第44-47页
第四章 卫星遥感反演地面PM2.5 模型对比与验证第47-57页
　　4.1 模型构建及参数优化第47-51页
　　　　4.1.1 多元线性回归模型构建与优化第47-49页
　　　　4.1.2 回归树模型构建与优化第49-50页
　　　　4.1.3 随机森林模型构建与优化第50页
　　　　4.1.4 支持向量机模型构建与优化第50-51页
　　4.2 方法对比及验证第51-53页
　　4.3 最佳反演方法选择第53-57页
第五章 PM2.5 时空分布研究第57-63页
　　5.1 反演时间序列分析第57-58页
　　5.2 季节性PM2.5 空间分布对比第58-63页
　　　　5.2.1 基于Terra和Aqua数据反演的PM2.5 空间对比第58-59页
　　　　5.2.2 遥感反演与地统计插值PM2.5 空间分布对比第59-63页
第六章 结论与展望第63-67页
　　6.1 结论与讨论第63-65页
　　　　6.1.1 主要结论第63页
　　　　6.1.2 讨论第63-64页
　　　　6.1.3 与相关研究对比第64-65页
　　6.2 创新与不足第65-66页
　　6.3 研究展望第66-67页
致谢第67-69页
参考文献第69-75页
附录第75-99页

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