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基于字典学习和多源遥感数据的高时空分辨率地表温度融合研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 研究现状第14-19页
        1.2.1 遥感影像时空融合方法研究现状第14-17页
        1.2.2 城市热岛日变化研究现状第17-19页
    1.3 研究内容第19-20页
    1.4 论文结构第20-21页
第2章 研究区域与数据第21-30页
    2.1 研究区域概况第21-22页
    2.2 研究数据第22-25页
        2.2.1 遥感数据第22-24页
        2.2.2 自动气象站观测数据第24页
        2.2.3 土地分类数据第24-25页
    2.3 数据预处理第25-27页
        2.3.1 遥感影像几何配准与投影转换第25页
        2.3.2 温度反演第25-27页
    2.4 实验数据介绍第27-30页
第3章 多源遥感影像数据时空融合方法第30-38页
    3.1 多源遥感数据地表温度时空融合模型(STITFM)第30-35页
    3.2 基于字典学习的改进时空融合方法第35-38页
第4章 结果与分析第38-52页
    4.1 融合结果精度评价方法第38-39页
    4.2 融合结果精度分析第39-52页
        4.2.1 怀来县真实Landsat 8地表温度数据验证与分析第39-45页
        4.2.2 北京市真实Landsat 8地表温度数据验证与分析第45-47页
        4.2.3 自动气象站观测地表温度数据验证与分析第47-52页
第5章 城市热岛日变化分析第52-57页
    5.1 城市热岛日变化特征分析第52-55页
        5.1.1 数据预处理及热岛强度指标第52-53页
        5.1.2 城市热岛日际时间特征分析第53-54页
        5.1.3 城市热岛典型覆被类型地表温度特征分析第54-55页
    5.2 城市热岛植被因子分析第55-57页
第6章 结论与展望第57-60页
    6.1 结论第57-58页
    6.2 展望第58-60页
参考文献第60-67页
致谢第67页

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