| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外温排水遥感反演研究进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第14页 |
| 1.3 研究思路与结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 主要研究思路 | 第14-16页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第16-17页 |
| 2 水温遥感基础理论 | 第17-36页 |
| 2.1 热红外遥感 | 第17-21页 |
| 2.1.1 黑体辐射与普朗克定律 | 第18-20页 |
| 2.1.2 比辐射率和真实物体辐射 | 第20页 |
| 2.1.3 海表温度 | 第20-21页 |
| 2.2 热辐射传输原理 | 第21-22页 |
| 2.3 水温遥感传感器 | 第22-35页 |
| 2.3.1 千米级分辨率卫星遥感SST的发展 | 第22-30页 |
| 2.3.2 百米级分辨率卫星遥感SST的发展 | 第30-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 研究区概况及数据采集与预处理 | 第36-40页 |
| 3.1 研究区概况 | 第36-37页 |
| 3.2 影像数据预处理 | 第37-38页 |
| 3.2.1 几何精校正 | 第37页 |
| 3.2.2 云层处理 | 第37页 |
| 3.2.3 水体提取 | 第37-38页 |
| 3.3 温排水基准温度的选取方法 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 TIRS数据劈窗算法参数推导及可靠性分析 | 第40-52页 |
| 4.1 TIRS热红外数据亮度温度计算 | 第40-43页 |
| 4.2 Landsat8/TIRS数据劈窗算法反演模型 | 第43-47页 |
| 4.3 TIRS劈窗算法实验分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 研究区水温实测数据 | 第47-48页 |
| 4.3.2 TIRS劈窗算法SST反演结果 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 红沿河核电站温排水遥感反演监测分析 | 第52-58页 |
| 5.1 温升区分布 | 第52-54页 |
| 5.2 温升区面积 | 第54-56页 |
| 5.3 实验成果分析 | 第56-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |