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面向内陆水色遥感的多源遥感影像融合方法研究

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

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