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基于L波段被动遥感的土壤湿度反演研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 土壤湿度遥感研究概况第10-13页
    1.3 土壤湿度反演研究概况第13-16页
    1.4 本文主要内容与结构安排第16-17页
2 L波段土壤亮温模型第17-31页
    2.1 土壤介电常数第17-18页
    2.2 土壤反射率和发射率第18-21页
    2.3 裸露土壤的亮温模型第21-22页
    2.4 植被土壤的亮温模型第22-29页
    2.5 亮温的坐标转换第29-30页
    2.6 本章小结第30-31页
3 土壤湿度迭代反演算法第31-37页
    3.1 迭代反演算法原理第31-34页
    3.2 迭代反演算法收敛速度分析第34-36页
    3.3 本章小结第36-37页
4 不同参数对土壤湿度反演精度的影响分析第37-48页
    4.1 仿真场景设置第37-38页
    4.2 天线端测量亮温误差对反演精度的影响第38-40页
    4.3 土表粗糙度对反演精度的影响第40-43页
    4.4 土壤组成成分对反演精度的影响第43-45页
    4.5 叶表面参数对反演精度的影响第45-46页
    4.6 本章小结第46-48页
5 基于SMOS卫星数据的土壤湿度反演第48-67页
    5.1 SMOS卫星数据介绍第48-52页
    5.2 SMOS卫星数据处理第52-59页
    5.3 反演结果对比分析第59-63页
    5.4 反演结果验证第63-66页
    5.5 本章小结第66-67页
6 Aquarius卫星和SMOS卫星土壤湿度官方反演结果分析第67-77页
    6.1 Aquarius卫星数据介绍第67-69页
    6.2 Aquarius卫星数据处理第69-71页
    6.3 官方反演结果对比分析第71-76页
    6.4 本章小结第76-77页
7 总结与展望第77-79页
    7.1 全文总结第77-78页
    7.2 展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-86页

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