| 提要 | 第4-5页 |
| 中文摘要 | 第5-9页 |
| Abstract | 第9-14页 |
| 目录 | 第15-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-30页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第18-21页 |
| 1.2 研究现状 | 第21-27页 |
| 1.2.1 条带噪声去除方法 | 第22-24页 |
| 1.2.2 Bowtie效应去除方法 | 第24-25页 |
| 1.2.3 薄云检测和消除方法 | 第25-26页 |
| 1.2.4 厚云检测和消除方法 | 第26-27页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第27-30页 |
| 1.3.1 本文的创新点 | 第27-28页 |
| 1.3.2 本文内容安排 | 第28-30页 |
| 第2章 基于分块最佳线性预测器的MODIS影像条带噪声去除方法 | 第30-48页 |
| 2.1 基于分块最佳线性预测的去条带方法 | 第30-40页 |
| 2.1.1 实验数据的选取 | 第30-32页 |
| 2.1.2 探测器图像间的相关性分析 | 第32-35页 |
| 2.1.3 探测器图像分类 | 第35-37页 |
| 2.1.4 分块最佳线性预测器 | 第37-40页 |
| 2.2 实验结果和分析 | 第40-47页 |
| 2.3 小结 | 第47-48页 |
| 第3章 MODIS L1B数据"弯弓"效应快速消除方法 | 第48-65页 |
| 3.1 Bowtie效应产生的原因 | 第48-51页 |
| 3.2 Bowtie效应消除方法 | 第51-60页 |
| 3.2.1 粗定位重叠位置 | 第52-54页 |
| 3.2.2 重叠位置修正 | 第54-57页 |
| 3.2.3 去除重叠数据 | 第57-60页 |
| 3.3 算法实验 | 第60-64页 |
| 3.4 小结 | 第64-65页 |
| 第4章 MODIS遥感图像中薄云检测和消除的有效方法 | 第65-80页 |
| 4.1 MODIS遥感图像的薄云检测方法 | 第65-71页 |
| 4.1.1 基于多光谱分析的云检测算法 | 第66-70页 |
| 4.1.2 薄云区域标定算法 | 第70-71页 |
| 4.2 MODIS遥感图像的薄云消除方法 | 第71-79页 |
| 4.2.1 图像对比度增强 | 第72-75页 |
| 4.2.2 云层亮度降低 | 第75-76页 |
| 4.2.3 薄云去除结果分析 | 第76-79页 |
| 4.3 小结 | 第79-80页 |
| 第5章 MODIS高分辨率遥感影像中厚云自动去除方法 | 第80-104页 |
| 5.1 MODIS影像中厚云自动去除算法 | 第80-97页 |
| 5.1.1 重叠区域检测 | 第82-84页 |
| 5.1.2 SIFT特征点检测和匹配 | 第84-87页 |
| 5.1.3 图像纠正 | 第87-90页 |
| 5.1.4 厚云区检测算法 | 第90-95页 |
| 5.1.5 图像灰度调整 | 第95-97页 |
| 5.2 实验结果 | 第97-103页 |
| 5.3 小结 | 第103-104页 |
| 第6章 结论和展望 | 第104-107页 |
| 6.1 主要工作及结论 | 第104-105页 |
| 6.2 存在问题与展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第113-115页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116页 |
