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基于红外遥感的海表皮温度反演方法研究

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基于红外遥感的海表皮温度反演方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  1.1 课题研究的背景与意义第10-11页
  1.2 海表皮温度测量技术的国内外发展现状第11-12页
  1.3 海表皮温度反演方法的国内外研究现状第12-15页
  1.4 论文的主要工作及主要安排第15-18页
第2章 温度反演原理及神经网络基础第18-26页
  2.1 海表皮温度基本概念第18页
  2.2 利用红外遥感测量SST的基本原理第18-21页
    2.2.1 热辐射基本定理第19-20页
    2.2.2 黑体辐射与普朗克定律第20-21页
    2.2.3 红外测温的理论基础第21页
  2.3 神经网络算法第21-25页
    2.3.1 神经网络算法概述第21-22页
    2.3.2 基本学习机理第22-25页
  2.4 本章小结第25-26页
第3章 海表皮温度反演建模第26-34页
  3.1 海表皮温度反演的理论基础第26-31页
    3.1.1 海水热力学概述第26-27页
    3.1.2 影响海表皮温度的因素第27-31页
  3.2 海表皮能量传输过程第31-32页
  3.3 基于辐射传输方程的SST反演模型第32-33页
  3.4 本章小结第33-34页
第4章 反演模型参数敏感性分析第34-52页
  4.1 反演参数第34-45页
    4.1.1 海表发射率第34-39页
    4.1.2 大气透过率第39-42页
    4.1.3 下行辐射第42-45页
    4.1.4 上行辐射第45页
  4.2 参数敏感度第45-51页
    4.2.1 海表发射率的敏感度第45-47页
    4.2.2 大气透过率的敏感度第47-49页
    4.2.3 下行辐射的敏感度第49-50页
    4.2.4 上行辐射的敏感度第50-51页
  4.3 本章小结第51-52页
第5章 基于BP神经网络的SST反演误差修正第52-66页
  5.1 现场实验第52-54页
    5.1.1 实验装置介绍第52-54页
    5.1.2 实验环境与过程第54页
  5.2 实验数据处理第54-57页
  5.3 利用BP神经网络提高SST反演精度第57-65页
    5.3.1 神经网络模型的构建第57-63页
    5.3.2 算法修正效果评估第63-65页
  5.4 本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-74页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第74-76页
致谢第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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