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遥感反演中模型误差的表达及应用方法研究--以SAIL模型为例

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遥感反演中模型误差的表达及应用方法研究--以SAIL模型为例
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
第一章 引言第7-11 页
  §· 研究意义与选题依据第7-8 页
  §· 国内外研究现状分析第8-9 页
  §· 主要研究内容第9-11 页
第二章 SAIL模型误差分析第11-26 页
  §· SAIL模型简介与求解第11-13 页
  §· 误差数据来源及其分析第13-17 页
    §· Radiosity模型的正向模拟第13-14 页
    §· 误差数据来源第14-15 页
    §· 误差分布检验第15-17 页
  §· 误差分布类型的分析与确定第17-21 页
    §· 解析法确定误差分布第18-20 页
    §· 误差的另一种可能分布类型第20-21 页
  §· 误差作为先验知识的表达第21-26 页
    §· 函数形式的确定第22-26 页
第三章 基于误差先验知识的多阶段SAIL模型反演第26-39 页
  §· 基于遗传算法的多阶段反演策略介绍第26-29 页
    §· 多阶段反演的必要性第26 页
    §· 不确定性和敏感性矩阵的定义第26-27 页
    §· 多角度观测数据的必要性第27-28 页
    §· 遗传算法的基本原理第28-29 页
  §· SAIL模型参数反演代价函数的构造第29-32 页
    §· 代价函数第29-30 页
    §· 不确定性和敏感性矩阵的建立第30-32 页
  §· 反演结果第32-34 页
    §· 分阶段反演结果第32 页
    §· 分阶段反演与直接反演的结果比较第32 页
    §· 加入模型误差先验知识前后分阶段反演结果比较第32-34 页
  §· 参数反演精度的评价第34-39 页
    §· 自适应遗传算法性能分析第34-35 页
    §· 引入误差先验知识后的分阶段反演精度分析第35-39 页
第四章 总结和讨论第39-43 页
  §· 关于误差第39-40 页
  §· 关于反演第40-43 页
参考文献第43-45 页
致谢第45页

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