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 |