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基于卫星遥感的鄱阳湖水质参数模拟模型构建研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究意义第8-9页
    1.2 水质遥感监测与反演研究概况第9-11页
        1.2.1 水质遥感监测与反演的国内外研究进展第9-11页
        1.2.2 水质遥感监测与反演的发展方向第11页
    1.3 研究目的、内容和技术路线第11-13页
        1.3.1 研究目的第11页
        1.3.2 研究内容第11-12页
        1.3.3 技术路线第12-13页
第二章 研究区概况及数据采集处理第13-23页
    2.1 研究区概况第13页
    2.2 研究区数据采集与处理方法第13-23页
        2.2.1 研究指标选取第13页
        2.2.2 采样点的布设第13-15页
        2.2.3 准同步卫星遥感数据获取与处理第15-21页
        2.2.4 水质采样与实验第21-23页
第三章 鄱阳湖水质模拟模型介绍及构建方法第23-29页
    3.1 人工神经网络模型介绍第23-26页
    3.2 BP神经网络模型构建方法第26-29页
第四章 总磷的模拟模型构建第29-42页
    4.1 基于Landsat5 TM的总磷(TP)模拟模型的构建第29-35页
        4.1.1 数据准备第29-33页
        4.1.2 神经网络建模第33-34页
        4.1.3 神经网络模型验证第34-35页
    4.2 基于HJ-1ACCD2影像的总磷(TP)模拟模型的构建第35-41页
        4.2.1 数据准备第35-39页
        4.2.2 神经网络建模第39-40页
        4.2.3 神经网络模型验证第40-41页
    4.3 总磷(TP)模拟模型精度对比第41-42页
第五章 氨氮的模拟模型构建第42-48页
    5.1 基于Landsat5 TM的氨氮(NH3-N)模拟模型的构建第42-44页
        5.1.1 数据准备第42-43页
        5.1.2 神经网络建模第43页
        5.1.3 神经网络模型验证第43-44页
    5.2 基于HJ-1A CCD2影像的氨氮(NH3-N)模拟模型的构建第44-47页
        5.2.1 数据准备第44-46页
        5.2.2 神经网络建模第46页
        5.2.3 神经网络模型验证第46-47页
    5.3 氨氮(NH3-N)模拟模型精度对比第47-48页
第六章 结论与展望第48-50页
    6.1 结论第48页
    6.2 展望第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53页

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