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基于风云四号高光谱红外模拟资料反演大气温湿廓线试验研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 研究目的及意义第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-18页
    1.3 本文主要研究工作第18-20页
        1.3.1 本文研究内容及论文组织第18-19页
        1.3.2 本文的技术路线图第19-20页
    1.4 本章小结第20-21页
第二章 卫星遥感大气辐射理论基础第21-27页
    2.1 气象卫星的分类及其遥感探测特点第21-22页
        2.1.1 气象卫星分类第21页
        2.1.2 卫星遥感探测的特点第21-22页
    2.2 气象卫星接收的辐射第22-23页
    2.3 大气的辐射传输第23-26页
        2.3.1 晴空大气条件下的红外辐射遥感第23-24页
        2.3.2 透过率的计算过程第24-25页
        2.3.3 普朗克辐射亮度与亮温之间的转化第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 高光谱红外垂直探测仪与辐射传输模式第27-37页
    3.1 高光谱红外垂直探测仪第27-30页
        3.1.1 FY-4高光谱红外垂直探测仪——GIIRS第27-28页
        3.1.2 Metop-A高光谱红外垂直探测仪——IASI第28-30页
    3.2 辐射传输模式的正演模拟第30-36页
        3.2.1 CIMSS全球晴空训练廓线样本数据第30-32页
        3.2.2 GIIRS辐射传输模式——FY-4 RTM第32-33页
        3.2.3 IASI辐射传输模式——CRTM第33-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 BP神经网络反演大气温湿廓线方法实现第37-45页
    4.1 BP神经网络原理第37-39页
    4.2 构建BP神经网络第39-40页
    4.3 针对GIIRS资料的BP神经网络第40-43页
        4.3.1 输入层和输出层设置第41-42页
        4.3.2 隐含层设置第42页
        4.3.3 传递函数和训练算法的选取第42-43页
    4.4 针对IASI资料的BP神经网络第43-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 GIIRS大气温湿廓线反演模拟试验第45-61页
    5.1 大气温度反演结果第45-51页
        5.1.1 全球区域的大气温度反演结果第45-49页
        5.1.2 中国区域的大气温度反演结果第49-51页
    5.2 大气湿度反演结果第51-59页
        5.2.1 全球区域大气湿度反演结果第51-55页
            5.2.1.1 水汽混合比第51-55页
        5.2.2 中国区域大气湿度反演结果第55-59页
            5.2.2.1 水汽混合比第55-57页
            5.2.2.2 相对湿度和水汽密度第57-59页
    5.3 本章小结第59-61页
第六章 IASI大气温湿廓线反演模拟试验第61-74页
    6.1 全球区域的大气温湿廓线模拟反演结果第61-68页
        6.1.1 大气温度廓线反演结果第61-63页
        6.1.2 大气湿度廓线反演结果第63-68页
            6.1.2.1 水汽混合比第63-66页
            6.1.2.2 相对湿度和水汽密度第66-68页
    6.2 中国区域的大气温湿廓线模拟反演结果第68-72页
        6.2.1 大气温度廓线反演结果第68-70页
        6.2.2 大气湿度廓线反演结果第70-72页
    6.3 本章小结第72-74页
第七章 GIIRS与IASI反演效果对比第74-77页
    7.1 两种模拟资料反演大气温度能力的检验第74-75页
    7.2 两种模拟资料反演大气湿度能力的检验第75-76页
    7.3 本章小结第76-77页
第八章 结论与展望第77-81页
    8.1 本文结论第77-79页
    8.2 本文的主要创新点第79页
    8.3 存在的问题第79页
    8.4 下一步工作计划第79-81页
参考文献第81-85页
致谢第85-87页
作者简介第87页

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