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基于热红外遥感影像的地表温度空间降尺度研究

中文摘要第1-3页
Abstract第3-5页
中文文摘第5-7页
目录第7-10页
绪论第10-22页
 1 选题背景和研究意义第10-11页
 2 国内外研究进展第11-19页
   ·地表温度遥感反演研究进展第11-14页
   ·地表温度空间降尺度研究进展第14-19页
 3 研究内容、技术路线及论文结构框架第19-22页
   ·研究内容第19页
   ·技术路线第19-20页
   ·论文结构框架第20-22页
第一章 研究区概况与数据预处理第22-30页
 1 研究区概况第22-23页
 2 数据源介绍第23页
 3 遥感影像预处理第23-30页
   ·几何校正第23-26页
   ·辐射校正第26-30页
第二章 地表特征参数反演及相关性分析第30-52页
 1 植被指数与植被覆盖度的反演第30-35页
   ·植被指数的计算第30-33页
     ·比值植被指数(RVI)第30-31页
     ·归一化差值植被指数(NDVI)第31-32页
     ·土壤调节植被指数(SAVI)第32页
     ·修正的土壤调节植被指数(MSAVI)第32页
     ·增强型植被指数(EVI)第32-33页
     ·调节归一化植被指数(ANDVI)第33页
   ·植被覆盖度的反演第33-35页
 2 地表反照率的反演第35-36页
 3 地表比辐射率的估算第36-39页
 4 地表温度反演第39-45页
   ·地表温度反演算法第39-43页
     ·辐射传输方程算法第40页
     ·单窗算法第40-42页
     ·普适性单通道算法第42页
     ·基于影像的反演算法第42-43页
   ·研究区地表温度反演算法的确定第43-44页
   ·地表温度反演结果第44-45页
 5 不同地表特征参数与地表温度的相关性分析第45-52页
   ·不同植被指数及植被覆盖度与地表温度的相关性分析第45-49页
   ·地表比辐射率与地表温度的相关分析第49页
   ·地表反照率、植被指数及植被覆盖度与地表温度的偏相关分析第49-52页
第三章 地表温度的空间降尺度算法比较研究第52-74页
 1 研究方法第52-57页
   ·TsHARP算法第52-54页
   ·EM算法第54-56页
   ·HUTS算法第56-57页
   ·MHUTS算法(改进的HUTS算法)第57页
 2 实验第57-72页
   ·影像粗化模拟第58-61页
   ·不同算法的实验结果第61-64页
     ·TsHARP算法第61页
     ·EM算法第61-62页
     ·HUTS算法第62页
     ·MHUTS算法第62-64页
   ·结果评价与分析第64-72页
     ·定性评价与分析第64-67页
     ·定量评价与分析第67-72页
 3 研究区3个时相影像的地表温度空间降尺度第72-74页
第四章 近20年研究区地表温度场时空动态变化分析第74-98页
 1 研究区城市建成区的提取第74-75页
 2 研究区地表温度场空间分布特征第75-76页
 3 研究区地表温度场时空动态变化特征第76-82页
 4 城市地表温度场的影响因素探讨第82-98页
   ·不同地表覆盖类型对城市地表温度场的影响第83-88页
   ·不透水面对城市地表温度场的影响第88-93页
   ·植被覆盖度对城市地表温度场的影响第93-95页
   ·其它因素的影响第95-98页
第五章 结论与展望第98-102页
 1 研究结论第98-100页
 2 研究特色与创新点第100页
 3 不足与展望第100-102页
参考文献第102-114页
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果第114-115页
致谢第115-116页
个人简历第116-117页

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