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基于数据同化的太湖叶绿素浓度遥感估算

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第15-27页
    1.1 选题背景及研究意义第15-16页
    1.2 国内外研究进展第16-23页
        1.2.1 叶绿素a浓度的遥感监测研究进展第17-18页
        1.2.2 数据同化方法的研究进展第18-20页
        1.2.3 数据同化在水色遥感中的研究进展第20-22页
        1.2.4 小结第22-23页
    1.3 研究目标和研究内容第23-24页
        1.3.1 研究目标第23页
        1.3.2 研究内容第23页
        1.3.3 拟解决关键问题第23-24页
    1.4 论文技术路线第24-25页
    1.5 论文结构第25-27页
第2章 研究区概况与数据采集第27-36页
    2.1 研究区概况第27-28页
    2.2 地面数据的采集与获取第28-32页
        2.2.1 遥感反射率第29-30页
        2.2.2 叶绿素a浓度的测定第30-32页
    2.3 遥感影像数据的获取第32-36页
第3章 同化系统模型构建及误差估计第36-51页
    3.1 基于集合预报的卡尔曼滤波相关背景知识介绍第36-40页
        3.1.1 最小方差估计第37-38页
        3.1.2 贝叶斯估计理论第38-40页
    3.2 集合均方根滤波(EnSRF)相关理论第40-44页
        3.2.1 卡尔曼滤波(KF)第40-42页
        3.2.2 集合均方根滤波(EnSRF)第42-44页
    3.3 模式介绍第44-48页
        3.3.1 基于风生流的太湖叶绿素a扩散模型第45页
        3.3.2 边界条件第45-46页
        3.3.3 模型求解第46-48页
    3.4 观测数据的误差估计与预处理第48-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 叶绿素多模型协同反演第51-65页
    4.1 数据与方法第51-55页
        4.1.1 研究区与样点分布第51页
        4.1.2 叶绿素浓度反演模型的遴选和重构第51-52页
        4.1.3 太湖叶绿素a浓度多模型协同反演算法第52-54页
        4.1.4 模型精度评价第54-55页
    4.2 叶绿素a浓度反演模型集的构建第55-59页
    4.3 叶绿素a浓度多模型协同反演验证第59-62页
    4.4 多模型协同反演产品质量不确定性估计第62-64页
    4.5 本章小结第64-65页
第5章 同化系统观测模拟实验(OSSE)第65-91页
    5.1 数据与方法第65-70页
        5.1.1 观测模拟实验简介第65-66页
        5.1.2 地面实验数据第66-67页
        5.1.3 卫星数据及预处理第67-69页
        5.1.4 初始背景场的生成第69-70页
    5.2 实验结果分析与讨论第70-79页
        5.2.1 梅梁湾观测实验第71-74页
        5.2.2 太湖湖心区观测实验第74-77页
        5.2.3 拖山观测实验第77-79页
    5.3 同化系统敏感性分析第79-88页
        5.3.1 样本数目敏感性分析第80-81页
        5.3.2 同化时长敏感性分析第81页
        5.3.3 背景场误差敏感性分析第81-82页
        5.3.4 观测误差敏感性分析第82页
        5.3.5 模型误差敏感性分析第82-88页
    5.4 太湖叶绿素a同化模拟实验第88-89页
    5.5 本章小结第89-91页
第6章 太湖叶绿素浓度同化反演实验第91-117页
    6.1 数据与方法第92-100页
        6.1.1 数据分析第92-93页
        6.1.2 构建针对GOCI数据的太湖叶绿素浓度反演模型第93-98页
        6.1.3 太湖叶绿素浓度多模型协同反演及验证第98-100页
    6.2 基于GOCI数据的太湖叶绿素同化实验第100-113页
        6.2.1 GOCI影像数据预处理第101-105页
        6.2.2 太湖叶绿素时空分布第105-107页
        6.2.3 太湖叶绿素同化实验第107-113页
    6.3 基于浮标、平台数据的太湖叶绿素同化实验第113-115页
    6.4 本章小结第115-117页
第7章 结论与展望第117-121页
    7.1 主要结论及创新点第117-119页
    7.2 研究不足与展望第119-121页
参考文献第121-130页
在读期间发表的学术论文及研究成果第130-132页
致谢第132页

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