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海表层叶绿素和溢油机载海洋荧光激光雷达实验与方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
前言第7-9页
1 机载海洋荧光激光雷达技术研究发展综述第9-14页
   ·应用概况第9-10页
   ·国际动态第10-13页
     ·国外海洋荧光激光雷达的发展第10-13页
     ·国内海洋荧光激光雷达的发展第13页
   ·发展趋势第13-14页
2 机载荧光激光雷达海表层叶绿素浓度现场测量实验研究第14-28页
   ·叶绿素浓度测量原理第14-18页
   ·机载海洋荧光激光雷达硬件系统组成第18-19页
   ·机载海洋荧光激光雷达现场实验第19-27页
     ·飞行路线第19-20页
     ·实验数据处理第20-23页
     ·结果分析第23-27页
   ·反演结果讨论第27-28页
3 机载海洋荧光激光雷达海表面溢油监测系统设计第28-43页
   ·激光诱导油荧光原理第28-30页
   ·海洋荧光激光雷达海表面溢油监测系统总体设计方案第30-32页
     ·系统硬件结构的整体设计第30-31页
     ·参数信息反演系统的整体设计第31-32页
   ·系统硬件各子部分的设计第32-41页
     ·激光发射系统第34-35页
     ·光学接收系统第35页
     ·望远镜和光纤耦合光路设计第35-36页
     ·分光系统第36-37页
     ·光电转换系统第37-39页
     ·光谱仪分光光路设计第39-40页
     ·数据采集系统第40页
     ·小型高光谱辐射计第40-41页
     ·系统防震第41页
   ·系统软件各个子部分的设计第41-43页
     ·数据采集和处理软件第41-43页
   ·小结与讨论第43页
4 机载海洋荧光激光雷达海面油污染参数反演算法研究第43-61页
   ·油膜厚度测量算法第43-48页
     ·反演理论第43-45页
     ·油消光系数测量第45-46页
     ·数据处理结果第46-48页
   ·油种类识别算法第48-57页
     ·光谱匹配技术(Spectral Matching)第49-53页
     ·算法性能评价第53-54页
     ·人工神经网络ANN(Artificial Neural Net)第54-57页
   ·主成分分析方法第57-60页
   ·小结与讨论第60-61页
5 实验室油荧光光谱探测研究第61-65页
   ·系统光路与硬件组成第61页
   ·不同油种的荧光光谱研究第61-64页
   ·光谱鉴别第64页
   ·小结与讨论第64-65页
6 总结第65-67页
   ·本论文主要研究内容第65页
   ·机载激光雷达实用性难点分析及本论文进一步努力的方向第65-67页
     ·机载激光雷达实用性难点分析第65-66页
     ·本论文进一步努力的方向第66-67页
附录第67-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-84页

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