| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 英文缩略表 | 第17-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-33页 |
| 1.1 选题背景及依据 | 第18-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-31页 |
| 1.2.1 单通道算法 | 第20-21页 |
| 1.2.2 多通道算法 | 第21-25页 |
| 1.2.3 多角度算法 | 第25页 |
| 1.2.4 多时相算法 | 第25-26页 |
| 1.2.5 温度/比辐射率分离算法 | 第26-27页 |
| 1.2.6 大气廓线、温度和比辐射率一体化反演 | 第27-31页 |
| 1.3 论文研究目标和内容 | 第31页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第31页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第31页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第31-33页 |
| 第二章 热红外遥感基本概念和理论 | 第33-41页 |
| 2.1 基本概念及原理介绍 | 第33-38页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第33-35页 |
| 2.1.2 电磁辐射与地物的相互作用 | 第35-36页 |
| 2.1.3 电磁辐射基本定律 | 第36-38页 |
| 2.2 热红外辐射传输方程 | 第38-39页 |
| 2.3 大气辐射传输模型 | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 数据介绍 | 第41-52页 |
| 3.1 GF-5 数据 | 第41-42页 |
| 3.2 ASTER数据 | 第42-44页 |
| 3.3 MOD_05 数据 | 第44-45页 |
| 3.4 AVHRR数据 | 第45页 |
| 3.5 海表温度实测数据 | 第45-48页 |
| 3.6 大气廓线数据 | 第48-49页 |
| 3.7 地表比辐射率 | 第49页 |
| 3.8 模拟数据生成 | 第49-51页 |
| 3.9 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 GF-5 热红外数据海表温度反演算法 | 第52-67页 |
| 4.1 普朗克函数线性化 | 第53-57页 |
| 4.1.1 误差分析 | 第54-55页 |
| 4.1.2 误差改正 | 第55-57页 |
| 4.2 假设T_(ai) = T_(aj)导致的误差及误差校正 | 第57-60页 |
| 4.2.1 T_(ai) = T_(aj)这一假设导致的误差 | 第57-58页 |
| 4.2.2 误差校正 | 第58-60页 |
| 4.3 分裂窗算法推导 | 第60-62页 |
| 4.4 敏感性分析 | 第62页 |
| 4.5 基于模拟数据的验证 | 第62-63页 |
| 4.6 基于实测数据和AVHRR卫星数据的算法验证 | 第63-65页 |
| 4.6.1 数据处理 | 第63-64页 |
| 4.6.2 验证结果 | 第64-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 GF-5 热红外数据陆表温度反演算法 | 第67-87页 |
| 5.1 二次项分裂窗算法误差分析和改正 | 第67-78页 |
| 5.1.1 误差分析 | 第67-68页 |
| 5.1.2 改正方法 | 第68-74页 |
| 5.1.3 改正结果 | 第74-78页 |
| 5.2 敏感性分析 | 第78-81页 |
| 5.2.1 仪器噪声敏感性 | 第78-79页 |
| 5.2.2 陆表比辐射率敏感性 | 第79-80页 |
| 5.2.3 大气水汽含量敏感性 | 第80-81页 |
| 5.2.4 总误差 | 第81页 |
| 5.3 基于模拟数据的验证 | 第81-82页 |
| 5.4 基于遥感数据的验证 | 第82-85页 |
| 5.4.1 研究区域 | 第82-83页 |
| 5.4.2 数据处理 | 第83-84页 |
| 5.4.3 结果 | 第84-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 第六章 结论与展望 | 第87-90页 |
| 6.1 主要成果及创新点 | 第87-88页 |
| 6.2 问题和讨论 | 第88-89页 |
| 6.3 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 作者简历 | 第103-104页 |
