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云下地表温度被动微波遥感反演算法研究

摘要第6-7页
abstract第7-8页
英文缩略表第17-18页
第一章 绪论第18-31页
    1.1 论文选题背景及依据第18-19页
    1.2 国内外研究现状第19-29页
        1.2.1 经验模型第22-24页
        1.2.2 物理模型第24-28页
        1.2.3 神经网络模型第28页
        1.2.4 存在的问题第28-29页
    1.3 研究目标与内容第29页
        1.3.1 主要研究目标第29页
        1.3.2 主要研究内容第29页
    1.4 论文组织结构第29-31页
第二章 微波遥感基本概念及理论第31-43页
    2.1 基本概念第31-32页
    2.2 热辐射第32-33页
        2.2.1 黑体辐射第32页
        2.2.2 自然物体辐射第32-33页
    2.3 地表发射特性第33-38页
        2.3.1 常用介电模型第33-35页
        2.3.2 光滑表面发射第35页
        2.3.3 随机表面粗糙度第35-37页
        2.3.4 自然表面发射第37-38页
    2.4 大气的吸收、发射、散射特性第38-41页
        2.4.1 水蒸气的吸收第39-40页
        2.4.2 氧气的吸收第40页
        2.4.3 云中液态水的散射第40-41页
    2.5 被动微波辐射传输理论第41-42页
    2.6 本章小结第42-43页
第三章 数据介绍第43-60页
    3.1 大气廓线数据第43-45页
    3.2 模拟数据库第45-51页
        3.1.1 模型介绍第45-49页
        3.1.2 数据模拟第49-51页
    3.3 AMSR-E数据第51-53页
    3.4 MODIS数据第53-54页
    3.5 GFS分析数据第54-55页
    3.6 地面实测数据第55-58页
    3.7 DEM数据第58-59页
    3.8 本章小结第59-60页
第四章 被动微波数据的大气校正算法第60-78页
    4.1 大气对常用被动微波通道的作用第60-63页
        4.1.1 常用被动微波通道的大气吸收与发射第60-61页
        4.1.2 大气对常用被动微波通道地表亮温的影响第61-63页
    4.2 通用大气校正方法第63-74页
        4.2.1 大气透过率的参数化第63-68页
        4.2.2 大气上行辐射亮温的参数化第68-69页
        4.2.3 大气校正第69-72页
        4.2.4 精度评价第72页
        4.2.5 敏感性分析第72-74页
    4.3 简单大气校正方法第74-75页
    4.4 基于比辐射率的大气校正方法第75-76页
    4.5 本章小结第76-78页
第五章 云下地表温度被动微波遥感反演算法第78-94页
    5.1 地表温度反演模型的构建第78-82页
        5.1.1 通道间比辐射率关系第78-81页
        5.1.2 三通道地表温度反演方法第81-82页
    5.2 基于模拟数据分析大气对地表温度反演的影响第82-84页
        5.2.1 基于大气顶层亮温的地表温度反演第83页
        5.2.2 基于大气底层亮温的地表温度反演第83-84页
        5.2.3 大气对估算地表温度的作用第84页
    5.3 基于卫星数据分析大气对地表温度反演的影响第84-87页
        5.3.1 基于星上亮温的地表温度反演第85-86页
        5.3.2 基于地表亮温的地表温度反演第86-87页
        5.3.3 大气对估算地表温度的作用第87页
    5.4 中国区域地表温度反演及其验证第87-93页
        5.4.1 研究区介绍第87-88页
        5.4.2 数据预处理第88页
        5.4.3 大气校正第88-91页
        5.4.4 地表温度反演第91-92页
        5.4.5 地面站点验证第92-93页
    5.5 本章小结第93-94页
第六章 结论与展望第94-97页
    6.1 主要研究工作与结论第94-95页
    6.2 论文创新点第95-96页
    6.3 存在问题与展望第96-97页
参考文献第97-107页
致谢第107-109页
作者简历第109-110页

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