沙漠地区微波地表发射率反演算法的初步研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-16页 |
| 1.2.1 物理模型 | 第11-14页 |
| 1.2.2 半经验模型 | 第14页 |
| 1.2.3 资料反演方法 | 第14-15页 |
| 1.2.4 模型的评价与总结 | 第15-16页 |
| 1.3 研究的主要内容及存在的难点 | 第16-18页 |
| 第二章 模式和资料的介绍 | 第18-25页 |
| 2.1 CRTM介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 CRTM算法模型 | 第19-24页 |
| 2.2.1 前向模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 切线性模型 | 第21-22页 |
| 2.2.3 伴随模型 | 第22-23页 |
| 2.2.4 K-矩阵模型 | 第23-24页 |
| 2.3 资料 | 第24-25页 |
| 第三章 基于遗传算法与牛顿法的联合算法 | 第25-50页 |
| 3.1 遗传算法 | 第26-27页 |
| 3.1.1 遗传算法的基本原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 遗传算法的基本操作 | 第27页 |
| 3.2 牛顿法 | 第27-28页 |
| 3.3 联合算法 | 第28-29页 |
| 3.4 地表发射率反演的原理 | 第29-32页 |
| 3.4.1 CRTM中地表发射率计算模型 | 第30-32页 |
| 3.5 联合算法的操作方案 | 第32-35页 |
| 3.5.1 遗传算法的具体实现 | 第32-33页 |
| 3.5.2 牛顿法的具体实现 | 第33-35页 |
| 3.6 结果分析 | 第35-39页 |
| 3.7 模型检验 | 第39-49页 |
| 3.8 模型的评价与总结 | 第49-50页 |
| 第四章 多因子参数反演 | 第50-64页 |
| 4.1 多因子参数反演问题的操作流程 | 第50-52页 |
| 4.2 多因子参数反演问题的模型检验 | 第52-63页 |
| 4.3 结果分析 | 第63-64页 |
| 第五章 BP神经网络在地表发射率反演中的应用 | 第64-69页 |
| 5.1 BP神经网络 | 第64页 |
| 5.2 算法流程 | 第64-67页 |
| 5.3 结果分析 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 分析与结论 | 第69-70页 |
| 6.2 下一步可以做的工作 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表的论文 | 第77页 |
