海表温度的被动微波遥感研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·海表温度的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·微波遥感技术的研究意义及发展 | 第12-13页 |
| ·微波遥感技术的应用特点 | 第12页 |
| ·微波辐射计的产生与发展 | 第12-13页 |
| ·反演算法的研究进展 | 第13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 被动微波遥感观测海表温度理论基础 | 第15-29页 |
| ·理论基础 | 第15-20页 |
| ·辐射能量 | 第16页 |
| ·基尔霍夫定律 | 第16-17页 |
| ·普朗克定律和瑞利-金斯定律 | 第17-18页 |
| ·亮温 | 第18页 |
| ·水平极化和垂直极化 | 第18-19页 |
| ·菲涅尔反射率 | 第19页 |
| ·相对电容率 | 第19-20页 |
| ·观测原理 | 第20-29页 |
| ·测量参数 | 第20-21页 |
| ·测量原理 | 第21-22页 |
| ·天线温度 | 第22-24页 |
| ·噪声温度 | 第24-26页 |
| ·大气辐射传递 | 第26-29页 |
| 第3章 微波辐射计及算法讨论 | 第29-48页 |
| ·微波辐射计 | 第29-43页 |
| ·微波辐射计工作原理 | 第29-31页 |
| ·微波辐射计定标原理 | 第31-35页 |
| ·国内外先进微波辐射计 | 第35-43页 |
| ·反演算法 | 第43-47页 |
| ·D-矩阵算法 | 第43页 |
| ·多元线性回归计算法 | 第43-44页 |
| ·非线性迭代算法 | 第44页 |
| ·统计模型算法 | 第44-45页 |
| ·四通道反演算法 | 第45页 |
| ·神经网络算法 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第4章 数据评估 | 第48-73页 |
| ·概述 | 第48页 |
| ·TMI概况与算法 | 第48-52页 |
| ·TMI概况 | 第48-51页 |
| ·理论基础 | 第51页 |
| ·反演算法 | 第51-52页 |
| ·红外遥感技术 | 第52-53页 |
| ·数据融合技术 | 第53-54页 |
| ·数据材料与评估方法 | 第54-57页 |
| ·研究区 | 第54页 |
| ·数据源 | 第54-55页 |
| ·匹配方法 | 第55-56页 |
| ·评估方法 | 第56-57页 |
| ·评估结果与讨论 | 第57-61页 |
| ·TMI与Argo匹配分析结果 | 第57-58页 |
| ·TMI与MODIS匹配分析结果 | 第58-59页 |
| ·MW_IR与Argo匹配分析结果 | 第59-61页 |
| ·影响因素讨论 | 第61-72页 |
| ·大气衰减 | 第61-67页 |
| ·风场干扰 | 第67-71页 |
| ·其他因素 | 第71-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-76页 |
| 1 总结 | 第73-74页 |
| 2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |
