摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第14-24页 |
1.1 选题背景及研究意义 | 第14-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
1.2.1 传统影像融合算法研究进展 | 第16-17页 |
1.2.2 可用于定量遥感的影像融合算法研究进展 | 第17-18页 |
1.2.3 小结 | 第18-19页 |
1.3 研究目标和研究内容 | 第19-20页 |
1.3.1 研究目标 | 第19页 |
1.3.2 研究内容 | 第19-20页 |
1.3.3 拟解决的关键问题 | 第20页 |
1.4 论文技术路线 | 第20-22页 |
1.5 论文结构 | 第22-24页 |
第2章 研究区概况与数据采集 | 第24-31页 |
2.1 研究区概况 | 第24-25页 |
2.2 地面实验数据获取 | 第25-27页 |
2.2.1 遥感反射率的采集 | 第25-26页 |
2.2.2 水色要素含量测量方法 | 第26-27页 |
2.3 遥感影像数据获取及预处理 | 第27-31页 |
2.3.1 影像数据的获取 | 第27-28页 |
2.3.2 影像数据预处理 | 第28-31页 |
第3章 空间、光谱分辨率对水色参数反演的影响 | 第31-52页 |
3.1 传感器空间、光谱分辨率对水色参数反演的影响机理 | 第31-36页 |
3.1.1 空间分辨率对水色参数反演影响机制分析 | 第31-34页 |
3.1.2 光谱分辨率对水色参数反演的影响机制分析 | 第34-36页 |
3.2 空间-光谱分辨率对水色参数反演影响的实验 | 第36-42页 |
3.2.1 实验设计 | 第37-38页 |
3.2.2 原始高空间分辨率影像集的选取 | 第38-39页 |
3.2.3 高空间-高光谱分辨率影像的生成 | 第39-42页 |
3.3 空间、光谱分辨率影响分析 | 第42-49页 |
3.4 常用遥感传感器影像的融合效益分析 | 第49-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-52页 |
第4章 多源遥感影像融合算法研究 | 第52-84页 |
4.1 Pan-sharpening融合算法概述 | 第52-55页 |
4.2 Pan-sharpening算法用于水体影像的局限 | 第55-56页 |
4.3 改进的混合象元分解融合算法 | 第56-68页 |
4.3.1 算法介绍 | 第56-58页 |
4.3.2 模型改进方法的合理性分析 | 第58-62页 |
4.3.3 自由变量的率定 | 第62-68页 |
4.4 基于反演思想的融合算法 | 第68-75页 |
4.4.1 算法介绍 | 第68-71页 |
4.4.2 模型假设的合理性分析 | 第71-73页 |
4.4.3 自由变量的率定 | 第73-75页 |
4.5 基于水体生物光学模型的融合算法 | 第75-82页 |
4.5.1 算法介绍 | 第75-77页 |
4.5.2 模型假设的合理性分析 | 第77-80页 |
4.5.3 自由变量的率定 | 第80-82页 |
4.6 本章小结 | 第82-84页 |
第5章 影像融合算法的对比 | 第84-109页 |
5.1 基于模拟数据集的算法对比 | 第84-94页 |
5.1.1 视觉效果对比 | 第84-90页 |
5.1.2 精度指标对比 | 第90-94页 |
5.2 基于实际影像的算法对比 | 第94-108页 |
5.2.1 视觉效果对比 | 第94-104页 |
5.2.2 精度指标对比 | 第104-108页 |
5.3 本章小结 | 第108-109页 |
第6章 基于融合影像的水体叶绿素a浓度估算 | 第109-132页 |
6.1 叶绿素a浓度估算模型的构建 | 第109-118页 |
6.1.1 数据集基本情况 | 第109-110页 |
6.1.2 基于ASD高光谱数据的卫星光谱模拟 | 第110-111页 |
6.1.3 模型的选择和率定 | 第111-118页 |
6.2 不同融合方法的叶绿素a浓度估算结果对比 | 第118-130页 |
6.2.1 大气校正精度 | 第119-120页 |
6.2.2 不同融合算法对叶绿素a浓度估算精度的影响 | 第120-123页 |
6.2.3 叶绿素a浓度空间分布情况 | 第123-128页 |
6.2.4 不同算法结果的统计特征差异 | 第128-130页 |
6.3 本章小结 | 第130-132页 |
第7章 结论与展望 | 第132-137页 |
7.1 主要结论及创新点 | 第132-134页 |
7.2 研究不足与展望 | 第134-137页 |
参考文献 | 第137-146页 |
在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第146-148页 |
致谢 | 第148页 |