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植被覆盖地表极化雷达土壤水分反演与应用研究
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植被覆盖地表极化雷达土壤水分反演与应用研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-11 页
第一章 引言第11-20 页
　　第一节 土壤水分研究意义第11-12 页
　　第二节 微波遥感特点第12-13 页
　　第三节 国内外研究现状第13-15 页
　　第四节 选题依据及论文主要内容第15-17 页
　　　　· 选题依据第15-16 页
　　　　· 主要研究内容第16-17 页
　　第五节 总体框架及论文结构第17-20 页
　　　　· 论文总体框架第17-18 页
　　　　· 论文结构第18-20 页
第二章 机载极化雷达遥感研究土壤水分基础第20-44 页
　　第一节 机载成像雷达介绍第20-30 页
　　　　· 雷达基础第20-24 页
　　　　· 雷达系统参数及图像几何特征第24-28 页
　　　　· Airborne SAR第28-30 页
　　第二节 地表参数第30-43 页
　　　　· 概述第30-31 页
　　　　· 粗糙度第31-35 页
　　　　· 土壤水分第35-43 页
　　本章小结第43-44 页
第三章 微波散射模型及其介绍第44-66 页
　　第一节 裸露地表微波散射模型第44-52 页
　　　　· 传统理论散射模型第44-48 页
　　　　· 经验一半经验模型第48-52 页
　　第二节 植被覆盖模型第52-59 页
　　　　· MIMICS模型第52-56 页
　　　　· 水云模型第56-57 页
　　　　· Roo等人的农作物模型第57-59 页
　　第三节 基于AIEM模型的裸露地表散射研究第59-65 页
　　　　· 雷达后向散射与地表粗糙度的关系第60-63 页
　　　　· 雷达后向散射与土壤水分的关系第63 页
　　　　· 裸露地表模型的简化第63-65 页
　　本章小节第65-66 页
第四章 多时相机载雷达地表土壤水分变化研究第66-86 页
　　第一节 研究区介绍第66-70 页
　　第二节 模型引入第70-71 页
　　第三节 多时相土壤水分相对变化估算思路第71-74 页
　　第四节 基于特征根特征向量的极化分解技术估算土壤水分变化第74-81 页
　　　　· 特征根特征向量的目标分解理论介绍第74-77 页
　　　　· 基于极化分解理论的土壤水分变化估算第77-80 页
　　　　· 结论与探讨第80-81 页
　　第五节 多时相数据组合估算地表土壤水分变化第81-85 页
　　　　· 植被覆盖地表的模型简化过程第81-83 页
　　　　· 多时相雷达数据组合反演结果第83-84 页
　　　　· 结论与探讨第84-85 页
　　本章总结第85-86 页
第五章 植被覆盖区多极化雷达数据土壤水分反演算法及验证第86-111 页
　　第一节 概述第86-87 页
　　第二节 数据模拟及输入参数确定第87-90 页
　　第三节 反演模型的准备第90-95 页
　　第四节 进一步分析及建立反演模型第95-101 页
　　　　· 植被散射占主导地位第96-98 页
　　　　· 地表散射占主导地位第98-101 页
　　第五节 土壤水分及其变化反演第101-109 页
　　　　· 土壤水分变化估算第102-104 页
　　　　· 土壤水分估算第104-108 页
　　　　· 结论及误差分析第108-109 页
　　第六节 本章小节第109-111 页
第六章 结论与讨论第111-115 页
　　第一节 创新成果第112 页
　　第二节 存在问题与展望第112-115 页
参考文献(References)第115-122 页
攻读博士学位期间第一作者发表论文第122-123 页
致谢第123页

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