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基于VIIRS和AHI数据的陆地气溶胶反演算法研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第17-45页
    1.1 选题依据第17-22页
        1.1.1 研究背景第17-18页
        1.1.2 选题意义第18-22页
    1.2 国内外研究现状第22-38页
        1.2.1 气溶胶的基本概念第22-23页
        1.2.2 气溶胶特性的立体化监测第23-28页
        1.2.3 卫星监测载荷的发展第28-35页
        1.2.4 反演算法介绍第35-37页
        1.2.5 新一代卫星陆地气溶胶反演进展第37-38页
    1.3 研究内容及框架第38-45页
        1.3.1 研究内容第38-39页
        1.3.2 技术路线第39-40页
        1.3.3 研究方案第40-42页
        1.3.4 研究框架第42-45页
第2章 气溶胶遥感理论和反演问题第45-65页
    2.1 气溶胶光学特性第45-48页
    2.2 大气辐射传输理论第48-50页
        2.2.1 基本物理概念第48-49页
        2.2.2 气溶胶辐射传输理论第49-50页
    2.3 AOD反演过程中的影响因素第50-63页
        2.3.1 云识别的问题第50-53页
        2.3.2 短暂水体的识别第53-54页
        2.3.3 气溶胶类型的影响第54-59页
        2.3.4 AOD高值的反演精度第59-60页
        2.3.5 AOD数据产品质量第60-63页
    2.4 本章小结第63-65页
第3章 云识别方法讨论以及对气溶胶反演的影响第65-79页
    3.1 云识别第65-72页
        3.1.1 云识别算法研究第65-69页
        3.1.2 云识别结果的对比和验证第69-72页
    3.2 霾识别算法第72-75页
    3.3 沙尘识别算法第75-76页
    3.4 本章小结第76-79页
第4章 地基气溶胶类型的分类统计及其性质第79-95页
    4.1 气溶胶特性分析——以北京地区为例第79-85页
        4.1.1 不同气溶胶类型的季节分布第79-83页
        4.1.2 北京站气溶胶特性第83-85页
    4.2 污染条件气溶胶类型聚类第85-91页
        4.2.1 AERONET数据处理第85-89页
        4.2.2 污染气溶胶类型第89-91页
    4.3 气溶胶类型选择的约束第91-92页
    4.4 本章小结第92-95页
第5章 地表反射率关系库的改进第95-109页
    5.1 AHI地表反射率关系第95-102页
        5.1.1 地表反射率关系构建的限制第95-98页
        5.1.2 AHI与MODIS的通道关系转换第98-100页
        5.1.3 AHI地表反射率关系构建第100-102页
    5.2 网格化地表反射率关系库构建第102-107页
        5.2.1 地表反射率获取第102-104页
        5.2.2 卫星数据处理第104-107页
    5.3 本章小结第107-109页
第6章 针对中国地区的AOD反演算法和产品验证第109-131页
    6.1 反演算法概述第109-112页
    6.2 反演结果展示和分析第112-119页
        6.2.1 VIIRSAOD反演结果第112-114页
        6.2.2 AHIAOD日变化结果第114-116页
        6.2.3 AHI季节分析第116-119页
    6.3 AOD产品比对与验证第119-129页
        6.3.1 AHIAOD时间序列对比第120-121页
        6.3.2 VIIRSAOD地面验证第121-125页
        6.3.3 AHIAOD地面站点验证第125-127页
        6.3.4 AOD产品交叉验证第127-129页
    6.4 本章小结第129-131页
第7章 主要结论、创新点和下一步工作展望第131-135页
    7.1 主要研究成果第131-132页
    7.2 主要创新点第132页
    7.3 研究的不足和后续工作展望第132-135页
致谢第135-139页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第139-141页
参考文献第141-151页

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