| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 地表温度重建研究进展 | 第9-10页 |
| 1.2.2 地表温度降尺度研究进展 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第11-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-16页 |
| 第二章 研究区和数据 | 第16-22页 |
| 2.1 研究区概况 | 第16-17页 |
| 2.2 研究数据及预处理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 FY-2F地表温度产品数据 | 第17-19页 |
| 2.2.2 MODIS卫星遥感数据 | 第19-20页 |
| 2.2.3 DEM数据 | 第20-21页 |
| 2.2.4 气象站点数据 | 第21-22页 |
| 第三章 FY-2F LST降尺度及重建方法 | 第22-28页 |
| 3.1 随机森林模型 | 第22-26页 |
| 3.1.1 随机森林概述 | 第22-23页 |
| 3.1.2 随机森林原理 | 第23-25页 |
| 3.1.3 随机森林的回归模型 | 第25-26页 |
| 3.2 Svitzky-Golay滤波 | 第26页 |
| 3.3 检验方法 | 第26-28页 |
| 第四章 基于随机森林算法的LST产品降尺度重建 | 第28-40页 |
| 4.1 基于随机森林算法的LST降尺度重建模型 | 第28-30页 |
| 4.1.1 模型因子的选择 | 第28-30页 |
| 4.1.2 随机森林降尺度重建过程 | 第30页 |
| 4.2 随机森林降尺度重建结果 | 第30-34页 |
| 4.3 随机森林模型精度评价 | 第34-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 基于S-G滤波的长时间序列LST重建 | 第40-54页 |
| 5.1 时间序列分段及S-G滤波参数的确定 | 第40-41页 |
| 5.2 FY-2F LST逐时产品S-G滤波重建 | 第41-47页 |
| 5.2.1 S-G滤波重建结果 | 第41-45页 |
| 5.2.2 S-G滤波精度评价 | 第45页 |
| 5.2.3 重建结果精度评价 | 第45-47页 |
| 5.3 FY-2F LST日均值产品S-G滤波重建 | 第47-51页 |
| 5.3.1 FY-2F LST日均值产品重建结果 | 第47-49页 |
| 5.3.2 精度评价 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-54页 |
| 第六章 长三角地区地表温度时空变化规律 | 第54-60页 |
| 6.1 长三角地区地表温度空间变化规律 | 第54-57页 |
| 6.2 长三角地区地表温度时间变化规律 | 第57-59页 |
| 6.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 结论与展望 | 第60-64页 |
| 7.1 结论 | 第60-61页 |
| 7.2 研究创新点 | 第61页 |
| 7.3 存在问题与展望 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |