基于多源微波辐射计数据的近海面气温反演研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 星载微波辐射计现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 近海面气温反演研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 融合算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与篇章结构 | 第14-15页 |
| 第二章 被动微波遥感理论基础 | 第15-18页 |
| 2.1 极化方式 | 第15-16页 |
| 2.2 亮温 | 第16页 |
| 2.3 微波波段辐射传输方程 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 数据来源与预处理 | 第18-25页 |
| 3.1 数据源 | 第18-23页 |
| 3.1.1 星载微波辐射计数据 | 第18-21页 |
| 3.1.2 浮标数据 | 第21-22页 |
| 3.1.3 红外微波融合SST数据 | 第22页 |
| 3.1.4 再分析数据 | 第22-23页 |
| 3.2 数据预处理 | 第23-24页 |
| 3.2.1 数据质量控制 | 第23-24页 |
| 3.2.2 数据匹配 | 第24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 近海面气温反演 | 第25-41页 |
| 4.1 多元线性回归方法 | 第25-32页 |
| 4.1.1 AMSR2 | 第26-28页 |
| 4.1.2 SSM/I | 第28-30页 |
| 4.1.3 TMI | 第30-32页 |
| 4.2 BP神经网络方法 | 第32-39页 |
| 4.2.1 AMSR2 | 第33-35页 |
| 4.2.2 SSM/I | 第35-37页 |
| 4.2.3 TMI | 第37-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 多源遥感近海面气温融合 | 第41-49页 |
| 5.1 最优插值算法 | 第41-43页 |
| 5.2 近海面气温融合结果与分析 | 第43-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
