| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 遥感水质监测的国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 叶绿素a浓度遥感反演研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 总磷、总氮含量的遥感反演研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 洪湖水质的遥感反演研究现状 | 第18页 |
| 1.2.4 关于Google Earth Engine的遥感数据分析现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文的研究目的、内容与技术路线 | 第19-22页 |
| 1.3.1 论文的研究目的 | 第19-20页 |
| 1.3.2 论文的研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.3 论文的技术路线 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的框架结构 | 第22-24页 |
| 第2章 遥感水质监测的原理与方法 | 第24-32页 |
| 2.1 遥感监测水质的基本原理 | 第24-25页 |
| 2.2 遥感监测的水质指标 | 第25页 |
| 2.3 遥感水质监测的方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 分析方法 | 第26页 |
| 2.3.2 经验方法 | 第26页 |
| 2.3.3 半经验方法 | 第26-27页 |
| 2.4 湖泊水质遥感监测数据源 | 第27-28页 |
| 2.4.1 多光谱数据 | 第27-28页 |
| 2.4.2 高光谱数据 | 第28页 |
| 2.5 遥感数据处理平台 | 第28-32页 |
| 第3章 研究区数据获取与处理 | 第32-40页 |
| 3.1 研究区概况 | 第32页 |
| 3.2 水质监测数据获取与处理 | 第32-33页 |
| 3.3 基于GEE平台的湖区范围提取 | 第33-40页 |
| 3.3.1 水体信息提取方法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 图像阈值选取方法 | 第35页 |
| 3.3.3 GEE平台下的水域面积自动提取 | 第35-40页 |
| 第4章 反演模型的构建 | 第40-56页 |
| 4.1 水质参数波段敏感性分析 | 第40-42页 |
| 4.2 基于传统统计方法的模型构建 | 第42-43页 |
| 4.3 支持向量回归机建模 | 第43-49页 |
| 4.3.1 支持向量机基本原理 | 第44-46页 |
| 4.3.2 支持向量机回归建模步骤 | 第46页 |
| 4.3.3 基于支持向量回归机的模型构建 | 第46-49页 |
| 4.4 模型检验及应用 | 第49-54页 |
| 4.5 结果分析 | 第54-56页 |
| 第5章 基于反演模型的洪湖营养化程度评价 | 第56-61页 |
| 5.1 综合营养状态指数法 | 第56-57页 |
| 5.2 湖区营养化评价结果 | 第57-60页 |
| 5.3 湖区营养化成因及分析 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-64页 |
| 6.1 结论 | 第61-62页 |
| 6.2 创新点 | 第62页 |
| 6.3 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |