基于波谱面积比值的Landsat 8复杂背景云识别方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容、创新点及论文结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第15-16页 |
| 2 Landsat 8数据预处理及光谱特征分析 | 第16-29页 |
| 2.1 Landsat 8传感器及数据简介 | 第16-17页 |
| 2.2 数据预处理 | 第17-18页 |
| 2.2.1 辐射率及反射率计算 | 第17页 |
| 2.2.2 亮温计算 | 第17-18页 |
| 2.3 光谱特征分析 | 第18-28页 |
| 2.3.1 实验室光谱特征分析 | 第18-20页 |
| 2.3.2 Landsat 8传感器光谱特征分析 | 第20-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 SARM云识别方法 | 第29-37页 |
| 3.1 波段的选择 | 第29页 |
| 3.2 波谱面积的定义 | 第29-31页 |
| 3.3 波谱面积比值的计算 | 第31-32页 |
| 3.4 归一化植被指数的计算 | 第32-33页 |
| 3.5 二维散点图的构建 | 第33-34页 |
| 3.6 可调阈值的选取方法 | 第34-35页 |
| 3.7 可调阈值的云识别结果 | 第35-36页 |
| 3.8 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 SARM云识别方法适应性研究 | 第37-40页 |
| 4.1 高反射熔岩地区的云识别 | 第37-38页 |
| 4.2 典型城镇地区的云识别 | 第38-39页 |
| 4.3 高原冰川地区的云识别 | 第39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 云识别方法对比 | 第40-53页 |
| 5.1 典型云识别方法 | 第40-46页 |
| 5.1.1 ACCA云识别方法 | 第40-41页 |
| 5.1.2 Fmask云识别方法 | 第41-44页 |
| 5.1.3 QA波段云识别方法 | 第44-46页 |
| 5.2 目视效果对比 | 第46-48页 |
| 5.3 识别精度对比 | 第48-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 论文结论 | 第53-54页 |
| 6.2 工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 作者简历 | 第60页 |
