主被动遥感相结合反演PM2.5并行算法研究与应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容概述 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 相关背景知识介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 气溶胶光学厚度的垂直订正 | 第17-18页 |
| 2.2 AOD-PM_(2.5)相关模型 | 第18-19页 |
| 2.3 CUDA通用并行计算架构 | 第19-25页 |
| 2.3.1 CPU与GPU对比 | 第19-20页 |
| 2.3.2 CUDA架构介绍 | 第20-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 主被动遥感相结合反演PM_(2.5)算法 | 第27-39页 |
| 3.1 主被动遥感结合反演PM_(2.5)流程 | 第27-29页 |
| 3.2 反演流程技术要点实现 | 第29-36页 |
| 3.2.1 基于二次多项式的AOD数据融合 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于大气模式的AOD垂直订正 | 第31-35页 |
| 3.2.3 多元统计模型构建 | 第35-36页 |
| 3.3 反演结果分析 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 CUDA并行化反演PM_(2.5) | 第39-47页 |
| 4.1 算法可并行性分析 | 第39页 |
| 4.2 算法的并行化设计 | 第39-43页 |
| 4.2.1 CPU和GPU任务分配 | 第39-41页 |
| 4.2.2 线程映射设计 | 第41-42页 |
| 4.2.3 数据访存设计 | 第42-43页 |
| 4.3 算法测试与分析 | 第43-45页 |
| 4.3.1 测试环境 | 第43页 |
| 4.3.2 测试数据方法 | 第43-44页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 PM_(2.5)监测系统设计 | 第47-55页 |
| 5.1 相关技术介绍 | 第47-50页 |
| 5.1.1 Android系统架构 | 第47-48页 |
| 5.1.2 百度地图 | 第48-49页 |
| 5.1.3 极光推送 | 第49-50页 |
| 5.2 系统架构设计 | 第50页 |
| 5.3 系统详细设计 | 第50-52页 |
| 5.3.1 主要服务设计 | 第51-52页 |
| 5.3.2 数据可视化设计 | 第52页 |
| 5.4 系统原型图 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间发表论文及参加项目 | 第63-64页 |
