| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状及分析 | 第11-16页 |
| 1.2.1 卫星高光谱大气红外探测的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 高光谱大气红外遥感图像压缩的经典方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 高光谱大气红外遥感图像数据的通道选择及应用 | 第14-15页 |
| 1.2.4 国内外文献综述的简析 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 大气探测及卫星遥感辐射 | 第18-28页 |
| 2.1 大气成分及其对地球大气辐射的影响 | 第18-19页 |
| 2.2 大气辐射传输方程 | 第19-21页 |
| 2.3 高光谱大气红外遥感图像的特性分析 | 第21-27页 |
| 2.3.1 高光谱大气红外遥感图像的空间相关性分析 | 第21-24页 |
| 2.3.2 高光谱大气红外遥感图像的光谱相关性分析 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于ICA的高光谱大气红外遥感图像压缩方法 | 第28-51页 |
| 3.1 独立成分分析方法 | 第28-38页 |
| 3.1.1 基于极大似然的ICA的不动点算法 | 第28-34页 |
| 3.1.2 基于ICA的遥感图像去除谱间冗余过程 | 第34-37页 |
| 3.1.3 各独立成分对应IC图像间的相关性分析 | 第37-38页 |
| 3.2 基于ICA数据特性的量化与反量化处理及预测优化过程 | 第38-39页 |
| 3.2.1 量化及反量化处理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 预测算法设计 | 第39页 |
| 3.3 高光谱大气红外图像压缩中编码算法的研究 | 第39-43页 |
| 3.3.1 基于SLWE的区间编码设计方法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 面向真实数据的编码实验 | 第41-43页 |
| 3.4 基于ICA的压缩算法总体设计及性能验证与分析 | 第43-50页 |
| 3.4.1 基于ICA压缩方法的总体实现 | 第43-45页 |
| 3.4.2 面向AIRS数据的压缩实验 | 第45-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于主成分影响系数累加的通道选择方法 | 第51-72页 |
| 4.1 AIRS探测仪 | 第51-53页 |
| 4.1.1 AIRS探测仪的仪器特征 | 第51-52页 |
| 4.1.2 AIRS探测仪的光谱特性 | 第52-53页 |
| 4.2 PCA方法及PC-AIC算法的设计 | 第53-55页 |
| 4.3 同化系统及实验数据分析 | 第55-58页 |
| 4.3.1 同化系统 | 第55-57页 |
| 4.3.2 误差协方差矩阵 | 第57-58页 |
| 4.3.3 辐射传输模式RTTOV | 第58页 |
| 4.3.4 实验数据 | 第58页 |
| 4.4 光谱通道选择数据预处理 | 第58-61页 |
| 4.4.1 通道预处理 | 第59-60页 |
| 4.4.2 温、湿度Jacobi矩阵 | 第60-61页 |
| 4.5 高光谱大气红外遥感图像的通道选择方法 | 第61-63页 |
| 4.5.1 基于主成分影响系数累加的通道选择方法 | 第61-62页 |
| 4.5.2 基于信息容量迭代的通道选择 | 第62-63页 |
| 4.6 基于应用的实验结果对比分析 | 第63-71页 |
| 4.6.1 基于PC-AIC通道选择结果 | 第64-65页 |
| 4.6.2 基于信息容量逐步迭代的通道选择结果 | 第65-67页 |
| 4.6.3 反演结果对比分析 | 第67-71页 |
| 4.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
