东海赤潮高发区水色遥感算法及赤潮遥感监测研究
| 第1章 引言 | 第1-31页 |
| ·水色遥感背景 | 第10-12页 |
| ·水色遥感算法简述 | 第12-24页 |
| ·标准大气修正算法 | 第13-16页 |
| ·大气修正算法面临的问题及算法改进 | 第16-19页 |
| ·水体固有光学量反演 | 第19-21页 |
| ·水色要素反演模式 | 第21-24页 |
| ·其他水色遥感算法 | 第24-26页 |
| ·非线性优化方法 | 第24-25页 |
| ·主成分分析法 | 第25页 |
| ·神经网络方法 | 第25-26页 |
| ·耦合算法 | 第26页 |
| ·赤潮遥感监测方法 | 第26-29页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第29-31页 |
| 第2章 东海赤潮高发区水体光学特性 | 第31-59页 |
| ·研究海区介绍 | 第34-39页 |
| ·数据采集情况说明 | 第39-41页 |
| ·研究海区光学特性初步分析 | 第41-58页 |
| ·叶绿素吸收光谱 | 第41-47页 |
| ·非色素颗粒物吸收光谱 | 第47-50页 |
| ·总颗粒物吸收光谱 | 第50-53页 |
| ·黄色物质吸收光谱 | 第53-55页 |
| ·研究海区特征光谱 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第3章 东海赤潮高发区水体光谱模拟 | 第59-75页 |
| ·光谱模拟理论背景 | 第60-65页 |
| ·辐射传输模型 | 第60-61页 |
| ·水体固有光学特性模型 | 第61-63页 |
| ·表观光学量与固有光学量关系模型 | 第63-65页 |
| ·水体固有光学关系模型 | 第65-69页 |
| ·吸收关系模型 | 第65-68页 |
| ·散射关系模型 | 第68-69页 |
| ·遥感反射率模型 | 第69-71页 |
| ·模型参数优化方法 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 第4章 神经网络大气修正算法 | 第75-107页 |
| ·神经网络数据集 | 第75-79页 |
| ·大气辐射传输模拟 | 第77-78页 |
| ·实测离水辐射光谱 | 第78页 |
| ·模拟数据集 | 第78-79页 |
| ·神经网络大气修正算法 | 第79-89页 |
| ·网络训练 | 第80-81页 |
| ·最佳网络 | 第81-89页 |
| ·大气修正算法性能检验 | 第89-103页 |
| ·模拟数据反演效果 | 第89-100页 |
| ·卫星数据反演效果 | 第100-103页 |
| ·小结 | 第103-107页 |
| 第5章 水体组分浓度反演算法 | 第107-130页 |
| ·叶绿素a 浓度半分析反演算法 | 第108-118页 |
| ·光谱数据模拟 | 第108-109页 |
| ·半分析算法模型建立 | 第109-116页 |
| ·算法灵敏度分析 | 第116页 |
| ·算法结果评估 | 第116-118页 |
| ·神经网络三要素浓度反演算法 | 第118-128页 |
| ·小结 | 第128-130页 |
| 第6章 神经网络水体组分直接反演算法 | 第130-144页 |
| ·模拟数据集 | 第130-131页 |
| ·网络确立 | 第131-137页 |
| ·网络输出参数的影响 | 第132页 |
| ·网络输入参数的影响 | 第132-133页 |
| ·隐含层结构的影响 | 第133-134页 |
| ·气溶胶复杂性的影响 | 第134-137页 |
| ·算法性能检验 | 第137-142页 |
| ·训练数据反演效果 | 第137-139页 |
| ·检验数据反演效果 | 第139-140页 |
| ·测试数据反演效果 | 第140-141页 |
| ·输入数据误差敏感性分析 | 第141-142页 |
| ·小结 | 第142-144页 |
| 第7章 多波段差比值法赤潮遥感监测方法 | 第144-162页 |
| ·赤潮遥感监测方法 | 第145-151页 |
| ·赤潮水体光谱特性 | 第151-154页 |
| ·多波段差比值法 | 第154-156页 |
| ·方法验证 | 第156-160页 |
| ·小结及讨论 | 第160-162页 |
| 第8章 结语 | 第162-166页 |
| 参考文献 | 第166-180页 |
| 博士学习期间参加的课题 | 第180-181页 |
| 博士学习阶段完成文章 | 第181-182页 |
| 致谢 | 第182-183页 |
