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基于高分一号卫星影像的鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度反演与决策树分析

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第12-20页
    1.1 论文选题背景与意义第12-14页
    1.2 研究现状与进展第14-17页
        1.2.1 国内外悬浮泥沙浓度反演研究第14-15页
        1.2.2 高分一号卫星的研究现状第15-17页
    1.3 研究的目的、内容及技术路线第17-18页
        1.3.1 研究的目的第17页
        1.3.2 研究的内容第17页
        1.3.3 研究的技术路线第17-18页
    1.4 论文的结构第18-20页
2 水色遥感反演及光谱形态分类的理论与主要方法第20-28页
    2.1 水色遥感机理第20-22页
        2.1.1 水体分类第20-21页
        2.1.2 水体光学特性第21页
        2.1.3 湖泊水色遥感机理第21-22页
    2.2 湖泊水色遥感反演模型构建方法第22-26页
        2.2.1 分析方法第23页
        2.2.2 经验方法第23-24页
        2.2.3 半经验半分析方法第24-25页
        2.2.4 其他反演方法第25-26页
    2.3 水体光谱分类的方法第26-28页
        2.3.1 基于光谱斜率特征的分类第26-27页
        2.3.2 基于最值的监督分类法第27页
        2.3.3 光谱匹配法分类第27页
        2.3.4 基于光谱重排的特征提取第27-28页
3 数据采集与处理第28-44页
    3.1 研究区域介绍第28-30页
        3.1.1 自然气候条件第28-29页
        3.1.2 水文资源条件第29-30页
    3.2 悬浮泥沙样品采集与测量第30-34页
    3.3 悬浮泥沙水体光谱测量第34-37页
        3.3.1 水体光谱测量原理第34-35页
        3.3.2 光谱数据的获取第35页
        3.3.3 光谱数据的处理第35-37页
    3.4 高分一号WFV影像数据第37-42页
        3.4.1 高分一号的主要特点第37-38页
        3.4.2 高分一号卫星WFV影像数据的选取第38页
        3.4.3 影像处理第38-42页
    3.5 敏感波段相关性第42-44页
4 悬浮泥沙浓度反演和分析第44-56页
    4.1 水体悬浮泥沙光谱特征第44-45页
    4.2 光谱曲线模型相关性分析第45-49页
        4.2.1 峰值比值模型相关性分析第45-47页
        4.2.2 一阶微分法相关性分析第47-49页
    4.3 高分一号影像模型相关性分析第49-52页
    4.4 最佳模型的选择第52-53页
    4.5 鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度反演第53-56页
5 鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度的决策树分析第56-74页
    5.1 基于斜率的决策树分析第56-59页
        5.1.1 决策树分类技术路线第56-57页
        5.1.2 建立决策树模型第57-58页
        5.1.3 决策树模型分析第58-59页
    5.2 基于像元比值的决策树分析第59-69页
        5.2.1 决策树分类过程第59-60页
        5.2.2 反演影像的密度分割第60-61页
        5.2.3 影像光谱折线图第61-63页
        5.2.4 各浓度范围内点的光谱值第63-65页
        5.2.5 决策树模型的选择第65-69页
    5.3 基于像元比值的决策树模型分类第69-74页
        5.3.1 决策树构建第69-70页
        5.3.2 决策树分类结果分析第70-74页
6 结论与展望第74-76页
    6.1 结论第74页
    6.2 论文的不足与展望第74-76页
致谢第76-78页
参考文献第78-81页
硕士期间发表成果第81页

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