| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstact | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 地基GPS反演大气可降水量发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 MODIS反演大气可降水量发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 利用GPS-PWV改进MODIS-PWV发展现状 | 第12页 |
| 1.2.4 国内外研究现状总结 | 第12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 大气可降水量反演原理与方法 | 第14-27页 |
| 2.1 无线电探空反演大气可降水量 | 第14-15页 |
| 2.1.1 基于无线电探空资料的可降水量计算原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 探空数据质量控制 | 第15页 |
| 2.2 地基GPS反演大气可降水量 | 第15-23页 |
| 2.2.1 地基GPS反演可降水量原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 天顶静力学延迟模型 | 第16-19页 |
| 2.2.3 映射函数 | 第19-22页 |
| 2.2.4 水汽转换系数及加权平均温度 | 第22-23页 |
| 2.3 MODIS近红外反演大气可降水量算法与原理 | 第23-26页 |
| 2.3.1 MODIS传感器简介 | 第23页 |
| 2.3.2 MODIS数据特点 | 第23-24页 |
| 2.3.3 MODIS反演大气可降水量原理 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 地基GPS反演大气可降水量流程与精度验证 | 第27-36页 |
| 3.1 地基GPS资料反演大气可降水量理论研究 | 第27-31页 |
| 3.1.1 GPS反演大气可降水量的详细步骤 | 第27页 |
| 3.1.2 GAMIT软件反演大气水汽流程 | 第27-31页 |
| 3.2 地基GPS资料反演大气可降水量精度检验 | 第31-35页 |
| 3.2.1 GPS站研究区概况 | 第31-32页 |
| 3.2.2 探空数据概况 | 第32-33页 |
| 3.2.3 GPS大气可降水量与探空大气可降水量对比 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 MODIS反演大气可降水量算法研究 | 第36-44页 |
| 4.1 数据及研究区介绍 | 第36-37页 |
| 4.1.1 MODIS实验数据信息 | 第36页 |
| 4.1.2 研究区概况 | 第36-37页 |
| 4.2 MODIS近红外水汽反演的实现 | 第37-41页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第37-39页 |
| 4.2.2 MODIS反演水汽通道比值法实现 | 第39-41页 |
| 4.3 改进的MODIS三通道比值法 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 GPS-PWV改进MODIS-PWV高精度模型研究 | 第44-50页 |
| 5.1 基于线性回归关系的改进算法研究 | 第44-45页 |
| 5.1.1 回归分析中的相关参数 | 第44-45页 |
| 5.1.2 GPS/MODIS线性模型的构建 | 第45页 |
| 5.2 基于神经网络的GPS/ MODIS反演PWV算法研究 | 第45-48页 |
| 5.2.1 BP神经网络的基本原理 | 第46页 |
| 5.2.2 GPS/ MODIS反演PWV神经网络模型的构建 | 第46-48页 |
| 5.3 几种反演模型的精度对比与分析 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 本文主要工作与结论 | 第50-51页 |
| 6.2 研究展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |
