| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-15页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-13页 |
| 1.2.1 卷云的物理特性和光学特性的研究进展 | 第9-11页 |
| 1.2.2 卷云大气条件对反演CO2的影响研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.3 CO_2反演算法研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究目标、内容和研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容和方法 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 大气辐射传输与遥感基本理论 | 第15-22页 |
| 2.1 地球大气的成分 | 第15页 |
| 2.2 分子吸收光谱的形成及光谱特性 | 第15-18页 |
| 2.2.1 分子吸收光谱的形成 | 第15-17页 |
| 2.2.2 谱线增宽及线型 | 第17-18页 |
| 2.3 二氧化碳对短波红外的吸收 | 第18-19页 |
| 2.4 大气辐射传输方程 | 第19-21页 |
| 2.4.1 基本辐射传输方程 | 第19-20页 |
| 2.4.2 平行平面大气辐射传输方程 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于SCIATRAN大气辐射传输模式的正演计算 | 第22-31页 |
| 3.1 SCIATRAN大气辐射模型的参数设置与计算 | 第22-24页 |
| 3.1.1 SCIATRAN参数结构的介绍 | 第22-23页 |
| 3.1.2 太阳模型的选用 | 第23页 |
| 3.1.3 仪器模型 | 第23-24页 |
| 3.2 SCIATRAN模拟光谱敏感性分析 | 第24-30页 |
| 3.2.1 仪器响应函数的增加与否辐射光谱前后图 | 第24-25页 |
| 3.2.2 二氧化碳弱吸收带关键因子敏感性分析 | 第25-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 数据预处理及反演实验 | 第31-45页 |
| 4.1 PCA数据预处理算法 | 第31-34页 |
| 4.1.1 PCA原理 | 第32页 |
| 4.1.2 PCA的解法 | 第32-34页 |
| 4.2 BP神经网络反演算法 | 第34-36页 |
| 4.2.1 BP神经网络算法原理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 BP神经网络构建 | 第35-36页 |
| 4.3 反演实验 | 第36-44页 |
| 4.3.1 晴空大气神经网络反演 | 第37-39页 |
| 4.3.2 卷云大气条件下晴空模式神经网络反演 | 第39-40页 |
| 4.3.3 卷云大气反演 | 第40-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 研究总结 | 第45页 |
| 5.2 未来展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 作者在读期间科研成果简介 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
