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地面实验条件下土壤热红外光谱特性研究

致谢第1-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-13页
目录第13-17页
图目录第17-23页
表目录第23-24页
第一章 绪论第24-36页
   ·研究背景第24-25页
   ·热红外遥感在土壤中的应用第25-30页
     ·地表比辐射率获取的研究进展第25-26页
     ·热红外遥感反演地表温度的研究进展第26-28页
     ·热红外遥感反演土壤水分的研究进展第28-30页
   ·土壤热红外光谱的研究进展第30-32页
   ·研究目标及研究内容第32-35页
     ·研究目标第32页
     ·研究内容第32-35页
       ·温度和发射率分离算法的研究第32页
       ·测量环境条件和操作规范的探索第32-33页
       ·土壤发射光谱的噪声分析和去噪方法比较第33页
       ·不同粒径、含沙量等条件下的土壤发射光谱特征第33页
       ·土壤含沙量和含水量的建模预测第33页
       ·卫星传感器热红外通道发射率与土壤特性的关系研究第33-35页
   ·研究技术路线第35-36页
第二章 热红外辐射相关理论第36-47页
   ·热辐射基本概念和定律第36-41页
     ·热辐射基本概念第36-38页
     ·热辐射的基本定律第38-41页
   ·热红外辐射在大气中的传输第41-46页
     ·地表热红外辐射特性第41-42页
     ·大气组成及其长波辐射特性第42-44页
     ·MODTRAN大气辐射传输模型第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第三章 温度和发射率的分离第47-66页
   ·几种典型的温度发射率分离算法第48-53页
     ·包络线法第48-49页
     ·黑体拟合法第49页
     ·参考通道法第49-50页
     ·独立变量迭代法第50-51页
     ·光谱平滑迭代法第51-53页
     ·其它的温度发射率分离算法第53页
   ·数据的模拟第53-55页
     ·基于MODTRAN3.7的大气下行辐射模拟第54-55页
     ·土壤辐射出射度模拟第55页
     ·仪器噪声模拟第55页
   ·算法精度评价和比较择优第55-64页
     ·反演波段的获取第56-59页
       ·ISSTES法第56-58页
       ·CBTES法第58-59页
     ·算法的比较择优第59-60页
     ·影响因素分析第60-64页
       ·仪器噪声的影响第60-61页
       ·下行辐射误差的影响第61-63页
       ·样品温度变化的影响第63-64页
   ·本章小结第64-66页
第四章 数据的获取和处理第66-92页
   ·土壤样品的采集和制备第67-70页
     ·土壤样品的采集第67-68页
     ·土壤样品的预处理第68-70页
       ·不同表面粗糙度土壤样品的制备第68-69页
       ·不同含沙量土壤样品的制备第69页
       ·不同含水量土壤样品的制备第69页
       ·不同有机质含量土壤样品的制备第69-70页
       ·不同土壤类型样品的制备第70页
   ·土壤性质的理化分析第70-71页
     ·土壤水分含量测定第70页
     ·土壤有机质含量测定第70-71页
   ·土壤发射率光谱的测量第71-79页
     ·仪器特性及数据获取过程第71-76页
       ·102F便携式傅立叶红外光谱仪的主要特点和指标第71页
       ·样品光谱数据的获取第71-76页
     ·测量环境及条件的探讨第76-79页
   ·土壤热红外光谱数据处理第79-91页
     ·土壤热红外光谱的分离获取第79-80页
     ·原始光谱曲线的滤波去噪第80-85页
       ·土壤热红外光谱噪声的分布第80-82页
       ·滤波器的选择和去噪效果评价第82-85页
     ·热红外光谱数据的处理方法第85-91页
       ·土壤热红外光谱的变换第85-86页
       ·土壤热红外光谱特征波段的分析和提取方法第86-89页
       ·土壤特征参数的热红外预测模型第89-91页
   ·本章小结第91-92页
第五章 土壤热红外光谱特征及其特性预测第92-131页
   ·不同类型土壤的发射光谱特征第93-98页
   ·土壤随粒径变化的发射光谱特征第98-100页
   ·不同含沙量土壤的发射光谱特征及预测研究第100-115页
     ·土壤随含沙量变化的发射光谱特征第101-104页
     ·土壤含沙量的建模预测第104-109页
       ·偏最小二乘回归分析(PLSR)建立土壤含沙量预测模型第104-107页
       ·主成分回归分析(PCR)建立土壤含沙量预测模型第107-109页
     ·卫星传感器的热红外通道与土壤含沙量的关系第109-115页
       ·主要的热红外传感器简介第109-111页
       ·ASTER热红外通道的土壤含沙量特性第111-114页
       ·MODIS热红外通道的土壤含沙量特性第114-115页
   ·不同含水量土壤的发射光谱特征及其预测研究第115-126页
     ·土壤随含水量变化的发射光谱特征第116-118页
     ·土壤含水量的建模预测第118-122页
       ·偏最小二乘回归分析(PLSR)建立土壤含水量预测模型第118-120页
       ·主成分回归分析(PCR)建立土壤含水量预测模型第120-122页
     ·卫星传感器的热红外通道与土壤含水量的关系第122-126页
       ·ASTER热红外通道的土壤含水量特性第122-124页
       ·MODIS热红外通道的土壤含水量特性第124-126页
   ·土壤有机质含量变化的发射光谱特征第126-129页
   ·本章小结第129-131页
第六章 结论与展望第131-136页
   ·主要研究成果与结论第131-134页
   ·存在的问题与展望第134-136页
参考文献第136-146页
攻读硕士期间发表的论文第146页

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