| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 悬浮物遥感反演的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 遥感数据填补的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 研究现状分析 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 2 基本理论 | 第17-29页 |
| 2.1 实测数据 | 第17-19页 |
| 2.1.1 水体光谱分析 | 第17-18页 |
| 2.1.2 悬浮物浓度的测量 | 第18-19页 |
| 2.2 GOCI | 第19-21页 |
| 2.3 遗传编程 | 第21-28页 |
| 2.3.1 遗传编程的流程 | 第21-22页 |
| 2.3.2 个体表示与生成初始群体 | 第22-23页 |
| 2.3.3 选择策略、适应度函数及终止准则 | 第23-26页 |
| 2.3.4 基本遗传操作 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于 GP 的悬浮物遥感反演模型 | 第29-40页 |
| 3.1 悬浮物反演模型 | 第29-32页 |
| 3.2 与其他悬浮物反演模型的比较 | 第32-37页 |
| 3.2.1 Tassan 式 | 第32-33页 |
| 3.2.2 NDBI 模式 | 第33页 |
| 3.2.3 Gordon 模式 | 第33-34页 |
| 3.2.4 潘德炉模式 | 第34-37页 |
| 3.3 反演模型应用 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 EMD 及其填补缺失数据 | 第40-57页 |
| 4.1 经验模态分解的原理及步骤 | 第40-42页 |
| 4.2 数据填补原理分析 | 第42-45页 |
| 4.3 基于 EMD 的缺失数据填补 | 第45-51页 |
| 4.3.1 遥感图像中缺失数据的 EMD 填补步骤 | 第45-47页 |
| 4.3.2 实例验证 | 第47-51页 |
| 4.4 台风对悬浮物的影响 | 第51-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结及展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历 | 第64页 |
| 发表学术论文 | 第64-65页 |