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渤海湾近岸海域悬浮泥沙浓度遥感反演模型研究

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渤海湾近岸海域悬浮泥沙浓度遥感反演模型研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-25页
  1.1 选题背景与研究意义第13-16页
    1.1.1 选题背景第13-15页
    1.1.2 研究意义第15-16页
  1.2 国内外悬浮泥沙浓度遥感研究进展第16-21页
    1.2.1 国外研究进展第16-18页
    1.2.2 国内研究现状第18-20页
    1.2.3 存在问题分析第20-21页
  1.3 本文研究思路与研究内容第21-25页
    1.3.1 主要研究思路第21-22页
    1.3.2 技术路线第22-23页
    1.3.3 各章研究内容第23-25页
第二章 水色遥感理论基础第25-35页
  2.1 水色遥感的原理第25-30页
    2.1.1 水体分类第25-26页
    2.1.2 水色遥感物理量第26-28页
    2.1.3 水体辐射传输原理第28-30页
  2.2 水色遥感反演模型第30-33页
    2.2.1 经验模型第30-31页
    2.2.2 理论模型第31-33页
    2.2.3 半分析模型第33页
  2.3 水色遥感传感器第33-35页
    2.3.1 水色卫星传感器第33-34页
    2.3.2 其它卫星传感器第34-35页
第三章 研究区概况及数据采集与处理第35-49页
  3.1 研究区概况第35-37页
    3.1.1 区位条件第35-36页
    3.1.2 地质地貌第36页
    3.1.3 水文气象特征第36-37页
    3.1.4 资源条件第37页
    3.1.5 社会经济特征第37页
  3.2 水体光谱测量与数据处理第37-41页
    3.2.1 水体光谱测量原理第37-39页
    3.2.2 现场水体光谱测量方法第39-40页
    3.2.3 实测水体光谱数据处理第40-41页
  3.3 水体悬浮泥沙浓度与粒径测量第41页
  3.4 实测数据特征分析第41-44页
    3.4.1 悬浮泥沙浓度分析第41-43页
    3.4.2 悬浮泥沙粒径分析第43-44页
  3.5 遥感数据获取与预处理第44-49页
    3.5.1 LANDSAT5-TM 数据介绍第44-45页
    3.5.2 遥感数据预处理第45-49页
第四章 水体悬浮泥沙浓度遥感反演经验模型第49-63页
  4.1 建立悬浮泥沙浓度统计回归反演模型第49-53页
    4.1.1 遥感反射率与悬浮泥沙浓度相关分析第49-50页
    4.1.2 统计回归模型建立第50-51页
    4.1.3 考虑粒径的统计回归模型建立第51-53页
  4.2 建立悬浮泥沙浓度主成分反演模型第53-55页
    4.2.1 主成分波段的选择第53-54页
    4.2.2 主成分模型建立第54页
    4.2.3 考虑粒径的主成分反演模型建立第54-55页
  4.3 建立悬浮泥沙浓度神经网络反演模型第55-63页
    4.3.1 神经网络模型第55-56页
    4.3.2 神经网络结构设计第56-57页
    4.3.3 神经网络模型建立第57-60页
    4.3.4 考虑粒径神经网络反演模型第60-63页
第五章 水体悬浮泥沙浓度遥感反演半分析模型第63-69页
  5.1 固有光学量第63-64页
  5.2 QAA 算法估算固有光学量第64-65页
  5.3 固有光学量与悬浮泥沙浓度相关分析第65-67页
  5.4 固有光学量与表观光学量理论分析第67-68页
  5.5 半分析模型建立第68-69页
第六章 遥感反演模型比较与应用第69-75页
  6.1 反演模型比较第69-72页
  6.2 反演模型应用第72-73页
  6.3 反演结果分析第73-75页
结论与展望第75-78页
主要结论第75-76页
创新点第76-77页
展望第77-78页
参考文献第78-82页
攻读学位期间取得的研究成果第82-83页
致谢第83页

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