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基于云参数干旱遥感监测模型与集合卡尔曼滤波的土壤湿度同化研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-10页
目录第10-13页
图索引第13-15页
表索引第15-16页
1. 概论第16-32页
   ·研究目的与意义第16-17页
   ·国内外研究现状第17-28页
     ·土壤含水量遥感反演研究现状第18-22页
     ·土壤含水量同化研究现状第22-25页
     ·存在的问题第25-28页
   ·研究内容与技术路线第28-30页
     ·研究内容第28-29页
     ·技术路线第29-30页
     ·创新与特色第30页
   ·论文组织结构与安排第30-32页
2. 原理与方法第32-51页
   ·土壤水第32-38页
     ·土壤水的概念与作用第32-33页
     ·土壤水的定量表达第33-36页
     ·土壤水的汽态损失第36-38页
   ·干旱与云参数干旱遥感监测方法第38-45页
     ·干旱的概念与分类第38-40页
     ·云参数干旱遥感监测方法基本原理第40-41页
     ·云参数干旱遥感监测模型第41-45页
   ·数据同化概述第45-50页
     ·数据同化的概念与方法第45-48页
     ·陆面数据同化系统简述第48-50页
   ·本章小结第50-51页
3. 基于云参数干旱遥感监测模型的集合卡尔曼滤波参数率定研究与同化系统构建第51-67页
   ·集合卡尔曼滤波算法原理第52-57页
     ·卡尔曼滤波主要思想第52-54页
     ·集合卡尔曼滤波主要思想及其算法第54-57页
   ·集合卡尔曼滤波参数率定研究第57-60页
     ·集合数第57-59页
     ·模型误差第59-60页
     ·观测误差第60页
   ·基于云参数干旱遥感监测模型的土壤湿度同化系统构建研究第60-66页
     ·同化系统架构第61-64页
     ·集合卡尔曼滤波算法第64-66页
   ·本章小结第66-67页
4. 面向同化观测场的土壤湿度普通克里金空间插值研究第67-82页
   ·普通克里金插值算法原理第67-70页
   ·土壤湿度的空间变异性及正态分析第70-75页
     ·土壤湿度的空间变异性第71-72页
     ·土壤湿度的正态性检验与正态变换第72-75页
   ·变异函数的参数率定研究第75-81页
     ·变异函数的模型第76-79页
     ·变程值第79-80页
     ·块金值第80-81页
   ·本章小结第81-82页
5. 基于BP神经网络与特征气象要素的土壤湿度估算研究第82-111页
   ·BP神经网络算法原理第83-85页
   ·气象要素的适用性研究第85-90页
     ·气象要素的选择第86-87页
     ·气象要素使用方式分析第87-90页
   ·基于主成份分析的特征气象要素提取第90-93页
   ·基于气象要素的土壤湿度BP神经网络构建研究第93-109页
     ·随机与分层结合的典型样本抽取第93-94页
     ·网络性能评定基本指标第94-96页
     ·训练函数对网络性能的影响第96-104页
     ·网络输入与输出第104-106页
     ·隐层的设计第106-109页
   ·本章小结第109-111页
6. 实验与分析第111-139页
   ·实验区第111-113页
   ·数据第113-115页
     ·EOS MODIS遥感数据第113-114页
     ·土壤湿度实测数据第114页
     ·地面气象观测数据第114-115页
   ·土壤湿度普通克里金空间插值实验第115-123页
     ·数据准备第115-118页
     ·实验方案第118-119页
     ·实验结果分析第119-123页
   ·土壤湿度BP神经网络估算实验第123-130页
     ·数据准备第123-124页
     ·实验方案第124-125页
     ·实验结果分析第125-130页
   ·土壤湿度同化实验第130-137页
     ·实验方案第130-131页
     ·实验结果分析第131-137页
   ·本章小结第137-139页
7. 总结与展望第139-141页
   ·论文工作总结第139-140页
   ·创新与特色分析第140页
   ·展望第140-141页
参考文献第141-150页
攻读博士学位期间发表的论文和科研情况第150-151页
 发表论文第150页
 参与科研项目第150页
 软件系统第150页
 成果奖励第150-151页
致谢第151-152页

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