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基于POLDER数据的污染云识别算法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 国外研究现状第14-15页
        1.2.2 国内研究现状第15-17页
        1.2.3 污染云识别算法研究进展第17-18页
    1.3 研究内容及论文结构第18-20页
第二章 偏振理论与矢量辐射传输模型第20-27页
    2.1 偏振理论介绍第20-21页
    2.2 矢量辐射传输模型第21-26页
        2.2.1 矢量辐射传输方程第21-22页
        2.2.2 6SV第22-23页
        2.2.3 VLIDORT模型第23-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 云识别与污染云识别第27-52页
    3.1 POLDER数据第27-28页
    3.2 水云的多角度偏振辐射特性第28-32页
    3.3 动态阈值法云检测第32-34页
    3.4 污染云的识别第34-43页
    3.5 污染云的验证第43-51页
        3.5.1 伴有森林火灾发生时澳大利亚上空的云第43-47页
        3.5.2 伴有沙尘暴发生时中国西北上空的云第47-51页
    3.6 本章小结第51-52页
第四章 典型人为污染云与自然污染云的识别第52-78页
    4.1 烟灰污染云第52-58页
        4.1.1 烟灰污染云的光学特性第52-56页
        4.1.2 烟灰污染云的识别算法第56-58页
    4.2 烟灰的简单识别第58-66页
    4.3 烟灰污染云的验证第66-69页
    4.4 沙尘污染云第69-74页
        4.4.1 沙尘污染云的光学特性第69-72页
        4.4.2 沙尘污染云的识别算法第72-74页
    4.5 沙尘污染云的验证第74-75页
    4.6 典型人为污染云与自然污染云区分算法应用第75-77页
    4.7 本章小结第77-78页
第五章 总结与展望第78-80页
    5.1 结论第78-79页
    5.2 不足与展望第79-80页
参考文献第80-85页
致谢第85-87页
读研期间发表学术论文、获奖及参加科研项目情况第87页

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