风云卫星中分辨率数据晴空识别算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 目的和意义 | 第10-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第13-14页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外晴空识别研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 图像数据异常研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 云识别研究现状 | 第16-21页 |
| 1.3 本论文的结构安排 | 第21-24页 |
| 第二章 风云卫星中分辨率数据预处理 | 第24-34页 |
| 2.1 风云卫星中分辨率数据特征介绍 | 第24-26页 |
| 2.2 风云卫星中分辨率数据预处理 | 第26-33页 |
| 2.2.1 “双眼皮”重影现象消除和几何校正 | 第26-30页 |
| 2.2.2 反射率与亮度温度计算 | 第30-32页 |
| 2.2.3 各地类光谱特征提取 | 第32-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 异常像元识别算法 | 第34-46页 |
| 3.1 异常行条带像元的识别 | 第34-41页 |
| 3.1.1 固定阈值算法识别 | 第35-36页 |
| 3.1.2 数学形态学算法识别 | 第36-40页 |
| 3.1.3 识别算法对比 | 第40-41页 |
| 3.2 异常“破折线”像元的识别 | 第41-43页 |
| 3.2.1 识别算法研究分析 | 第41-42页 |
| 3.2.2 识别结果验证 | 第42-43页 |
| 3.3 异常孤立像元的识别 | 第43-44页 |
| 3.3.1 识别算法研究分析 | 第43-44页 |
| 3.3.2 识别结果验证 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 晴空像元识别算法 | 第46-70页 |
| 4.1 地物光谱特征分析 | 第46-50页 |
| 4.1.1 反射率光谱特性 | 第47-48页 |
| 4.1.2 亮度温度光谱特性 | 第48-50页 |
| 4.2 决策树算法晴空识别研究 | 第50-61页 |
| 4.2.1 决策树算法简介 | 第50页 |
| 4.2.2 决策树算法晴空识别 | 第50-57页 |
| 4.2.3 识别结果验证 | 第57-61页 |
| 4.3 Otsu法动态阈值识别研究 | 第61-69页 |
| 4.3.1 Otsu算法基本介绍 | 第61-62页 |
| 4.3.2 Otsu算法晴空识别 | 第62-68页 |
| 4.3.3 识别结果对比 | 第68-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 晴空数据识别系统设计 | 第70-75页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第70页 |
| 5.2 系统设计 | 第70-73页 |
| 5.2.1 基本设计思路 | 第70-71页 |
| 5.2.2 系统模块设计 | 第71-73页 |
| 5.3 系统开发与实现 | 第73-74页 |
| 5.4 小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 全文总结 | 第75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第81-82页 |
