| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外云检测研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 云检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内外云检测方法综述 | 第14-15页 |
| 1.3 EOS 卫星平台概述 | 第15-19页 |
| 1.3.1 EOS 卫星特征及其参数 | 第15-18页 |
| 1.3.2 MODIS 传感器特征及其参数 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 EOS/MODIS 数据预处理与光谱分析 | 第21-32页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 EOS/MODIS 数据预处理 | 第21-26页 |
| 2.2.1 MODIS 数据特征描述 | 第21-23页 |
| 2.2.2 “蝴蝶结”现象消除及几何校正 | 第23-25页 |
| 2.2.3 反射率与亮温计算 | 第25-26页 |
| 2.3 各类别物体光谱特性分析 | 第26-31页 |
| 2.3.1 样本数据选取 | 第26-28页 |
| 2.3.2 反射率光谱特性 | 第28-30页 |
| 2.3.3 亮温光谱特性 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 固定阈值及 OTSU 法动态阈值云检测研究 | 第32-43页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 固定阈值云检测算法构建 | 第32-36页 |
| 3.2.1 固定阈值检测云模型建立 | 第32-33页 |
| 3.2.2 固定阈值云检测结果 | 第33-35页 |
| 3.2.3 固定阈值云检测结果分析 | 第35-36页 |
| 3.3 基于 OTSU 云检测算法构建 | 第36-42页 |
| 3.3.1 Otsu 基本原理及在图像分割中应用 | 第36-37页 |
| 3.3.2 Otsu 算法应用于云检测 | 第37-41页 |
| 3.3.3 Otsu 算法云检测结果分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于 KNN 算法云检测研究 | 第43-56页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 基于 KNN 的云检测算法构建 | 第43-48页 |
| 4.2.1 KNN 算法的基本原理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 KNN 算法应用于云检测 | 第45-48页 |
| 4.3 基于 KNN 的云检测算法应用验证 | 第48-51页 |
| 4.3.1 薄云区算法验证 | 第48-50页 |
| 4.3.2 算法结果分析 | 第50-51页 |
| 4.4 三种云检测算法结果比较 | 第51-55页 |
| 4.4.1 NASA 云检测产品信息提取 | 第51-52页 |
| 4.4.2 云检测结果比较分析 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历 | 第64页 |