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基于AMSR-E和MODIS数据融合的土壤水分反演--以淮河流域为例

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
1 绪论第11-26页
    1.1 研究目的和意义第11-12页
    1.2 研究现状综述第12-25页
        1.2.1 微波遥感反演土壤水分第13页
        1.2.2 光学遥感反演土壤水分第13-14页
        1.2.3 多元遥感融合技术反演土壤水分第14-15页
        1.2.4 遥感技术反演土壤水分的方法和模型第15-21页
        1.2.5 小波融合方法第21-25页
    1.3本文研究内容和目标第25-26页
2 研究方法和数据第26-32页
    2.1 技术路线第26-27页
    2.2 研究区概况第27-29页
    2.3 研究区数据来源第29-32页
        2.3.1 AMSR-E数据第29-30页
        2.3.2 MODIS数据第30-31页
        2.3.3 实测站点数据第31-32页
3 基于AMSR-E和MODIS数据融合的土壤水分反演第32-64页
    3.1 数据预处理第32-35页
        3.1.1 AMSR-E数据预处理第32-34页
        3.1.2 MODIS数据预处理第34-35页
        3.1.3 实测土壤水分数据处理第35页
    3.2 遥感数据融合第35-48页
        3.2.1 AMSR-E升轨、降轨数据融合第35-38页
        3.2.2 MOD11A2与MOD13A2产品数据融合第38-40页
        3.2.3 AMSR-E数据与MODIS数据融合第40-43页
        3.2.4 融合评价第43-48页
    3.3 土壤水分反演第48-64页
        3.3.1 融合数据反演土壤水分时间验证第49-57页
        3.3.2 融合数据反演土壤水分空间验证第57-63页
        3.3.3 融合数据反演土壤水分时空验证综合分析第63-64页
4 结论第64-66页
5 展望第66-67页
参考文献第67-74页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第74-75页
致谢第75页

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