| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究问题的提出及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 技术路线图 | 第16页 |
| 小结 | 第16-17页 |
| 第二章 研究区及数据源介绍 | 第17-32页 |
| 2.1 研究区概况 | 第17-18页 |
| 2.2 实测数据 | 第18-26页 |
| 2.2.1 实测雪深 | 第20-22页 |
| 2.2.2 积雪密度与含水率 | 第22-23页 |
| 2.2.3 环境温度 | 第23页 |
| 2.2.4 超声波雪深数据 | 第23-26页 |
| 2.3 遥感数据及处理 | 第26-31页 |
| 2.3.1 Sentinel产品 | 第26-30页 |
| 2.3.2 处理软件 | 第30-31页 |
| 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于差分雷达干涉测量反演雪深 | 第32-47页 |
| 3.1 二轨差分干涉测量原理 | 第32-36页 |
| 3.1.1 合成孔径雷达 | 第32页 |
| 3.1.2 SAR积雪信息获取原理 | 第32-33页 |
| 3.1.3 积雪相位的获取 | 第33-36页 |
| 3.2 D-InSAR雪深反演过程 | 第36-42页 |
| 3.2.1 挑选像对 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基线计算 | 第37-39页 |
| 3.2.3 去平地效应 | 第39页 |
| 3.2.4 滤波 | 第39-40页 |
| 3.2.5 相位解缠 | 第40-41页 |
| 3.2.6 地理编码 | 第41-42页 |
| 3.3 反演结果与精度验证 | 第42-46页 |
| 3.3.1 反演结果 | 第42-43页 |
| 3.3.2 插值验证 | 第43-45页 |
| 3.3.3 实测数据验证分析 | 第45-46页 |
| 小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于BP神经网络法反演雪深 | 第47-52页 |
| 4.1 BP神经网络模型 | 第47-48页 |
| 4.1.1 BP神经网络模型原理 | 第47页 |
| 4.1.2 BP神经网络基本算法 | 第47-48页 |
| 4.2 构建雪深深度BP神经网络模型 | 第48-51页 |
| 4.2.1 BP神经网络在MATLABR2012a中实现步骤 | 第48页 |
| 4.2.2 BP神经网络模型构建 | 第48-50页 |
| 4.2.3 BP神经网络模型的精度检验 | 第50-51页 |
| 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 结论 | 第52页 |
| 5.2 不足 | 第52-53页 |
| 5.3 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 在研期间参与项目 | 第60页 |
| 在研期间发表论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |