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基于MODIS数据的全球海表盐度反演方法研究

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基于MODIS数据的全球海表盐度反演方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
1.引言第14-28页
    1.1 研究背景与意义第14-16页
    1.2 研究现状第16-25页
        1.2.1 海洋盐度观测数据进展第16-19页
        1.2.2 海表盐度遥感反演进展第19-21页
        1.2.3 深度学习在遥感中的应用第21-25页
    1.3 研究内容与技术路线第25-27页
        1.3.1 研究内容第25页
        1.3.2 技术路线第25-27页
    1.4 论文章节安排第27-28页
2.数据介绍及预处理第28-35页
    2.1 数据介绍第28-32页
    2.2 数据预处理第32-35页
        2.2.1 数据归一化第32-33页
        2.2.2 消除异常值第33-35页
3.基于改进的CNN网络的海表盐度反演第35-56页
    3.1 数据输入第35-36页
    3.2 卷积神经网络原理介绍第36-40页
        3.2.1 卷积介绍第36-39页
        3.2.2 池化介绍第39-40页
    3.3 经典卷积神经网络公式推导第40-46页
    3.4 精度评价指标第46-47页
    3.5 模型分析实验介绍及结果分析第47-55页
        3.5.1 不同模型复杂度对实验的影响第47-50页
        3.5.2 不同卷积方式对实验的影响第50-52页
        3.5.3 不同池化方式对实验的影响第52-53页
        3.5.4 基于改进的CNN网络的海盐反演预测图第53-55页
    3.6 本章总结第55-56页
4.基于DCN模型的海表盐度反演方法研究第56-71页
    4.1 遥感降尺度技术介绍第56-57页
    4.2 DCN反演模型介绍第57-59页
    4.3 特征增强模块第59-63页
        4.3.1 FCN网络第59-60页
        4.3.2 U-net网络第60-61页
        4.3.3 ResNet网络第61-63页
    4.4 四种特征增强模块的实验精度第63-66页
    4.5 不同尺度影像对降尺度模型精度的影响第66-69页
    4.6 本章总结第69-71页
5.总结与展望第71-73页
    5.1 主要工作总结第71-72页
    5.2 不足与未来的展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-84页
附录第84页

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