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基于无人机多光谱影像的小微水域水质要素反演

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1.绪论第9-19页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 水质要素反演的基本原理、对象及方法第10-12页
        1.2.1 基本原理第10页
        1.2.2 对象第10页
        1.2.3 方法第10-12页
    1.3 国内外研究进展及发展趋势第12-16页
        1.3.1 总磷(TP)的遥感监测研究现状第12-14页
        1.3.2 悬浮物浓度(SS)的遥感监测研究现状第14-15页
        1.3.3 浊度(TUB)的遥感监测研究现状第15-16页
    1.4 研究目的、内容及技术路线第16-18页
        1.4.1 研究目的第16页
        1.4.2 研究内容第16-17页
        1.4.3 研究技术路线第17-18页
    1.5 论文章节结构第18-19页
2.研究区域数据采集及处理第19-28页
    2.1 研究区域概况第19页
    2.2实测数据的收集与实验第19-22页
        2.2.1 水质采样第19-20页
        2.2.2 水质参数实测数据第20-22页
    2.3 遥感数据与处理第22-28页
        2.3.1 Landsat8 遥感数据介绍与处理第22-24页
        2.3.2 多光谱传感器影像数据介绍与处理第24-26页
        2.3.3 光谱参数的构建第26-28页
3.建立基于多光谱影像的总磷(TP)浓度反演模型第28-35页
    3.1 总磷(TP)浓度与光谱参数的数据分析第28-29页
        3.1.1 总磷(TP)浓度反演数据相关性分析第28-29页
        3.1.2 总磷(TP)浓度浓度反演参数选择第29页
    3.2 总磷(TP)浓度反演模型的构建第29-32页
    3.3 总磷(TP)浓度反演模型的检验第32-35页
4.建立基于多光谱影像的悬浮物浓度(SS)反演模型第35-41页
    4.1 悬浮物浓度(SS)与光谱参数的数据相关性分析第35-36页
        4.1.1 悬浮物浓度(SS)反演数据相关性分析第35-36页
        4.1.2 悬浮物浓度(SS)反演参数选择第36页
    4.2 悬浮物浓度(SS)浓度反演模型的构建第36-39页
    4.3 悬浮物浓度(SS)浓度反演模型的检验第39-41页
5.建立基于多光谱影像的浊度(TUB)反演模型第41-47页
    5.1 浊度(TUB)与光谱参数的数据分析第41-42页
        5.1.1 浊度(TUB)反演数据相关性分析第41-42页
        5.1.2 浊度(TUB)反演参数选择第42页
    5.2 浊度(TUB)浓度反演模型的构建第42-45页
    5.3 浊度(TUB)浓度反演模型的检验第45-47页
6.水质要素浓度的空间分布可视化及水质评价第47-53页
    6.1 基于ENVI的水质要素浓度的空间分布计算第47-49页
        6.1.1 基于ENVI的水质要素浓度的空间分布计算流程第47页
        6.1.2 主要工具介绍第47-49页
    6.2 总磷(TP)浓度多光谱图像反演第49-50页
    6.3 悬浮物浓度(SS)浓度多光谱图像反演第50-51页
    6.4 浊度(TUB)浓度多光谱图像反演第51-53页
7.结论与展望第53-55页
    7.1 全文总结第53-54页
    7.2 展望第54-55页
参考文献第55-60页
个人简介第60页
发表学术论文第60-61页
致谢第61页

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