| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·水色遥感大气校正研究现状 | 第15-16页 |
| ·BP神经网络算法的研究现状 | 第16-17页 |
| ·研究的目的内容和组织结构 | 第17-19页 |
| ·研究目的 | 第17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·组织结构 | 第18-19页 |
| ·研究方案 | 第19-22页 |
| ·前期资料收集与整理 | 第19页 |
| ·数据处理与分析 | 第19-20页 |
| ·综合分析研究 | 第20-22页 |
| 2 MODIS和GOCI水色遥感大气校正理论基础 | 第22-34页 |
| ·水色遥感辐射传输原理 | 第22-25页 |
| ·水体的组分 | 第22页 |
| ·Ⅰ类水体与Ⅱ类水体 | 第22-23页 |
| ·水色遥感 | 第23页 |
| ·水色遥感大气校正 | 第23-25页 |
| ·MODIS数据的SWIR-NIR大气校正 | 第25-28页 |
| ·MODIS中分辨率成像光谱仪数据 | 第25-27页 |
| ·MODIS SWlR-NIR大气校正 | 第27-28页 |
| ·GOCI影像标准业务化大气校正 | 第28-34页 |
| ·GOCI数据 | 第28-31页 |
| ·GOCI大气校正 | 第31-34页 |
| 3 COMS GOCI神经网络大气校正研究 | 第34-44页 |
| ·研究区域概况 | 第34页 |
| ·数据的来源与预处理 | 第34-39页 |
| ·遥感影像数据 | 第34-35页 |
| ·实际观测数据 | 第35-39页 |
| ·神经网络大气校正处理 | 第39-44页 |
| ·MODIS与GOCI典型数据信息采集 | 第39-40页 |
| ·BP神经网络大气校正模型与处理 | 第40-44页 |
| 4 算法结果与讨论 | 第44-64页 |
| ·神经网络大气校正空间分布结果分析 | 第44-57页 |
| ·基于MODIS NIR-SWIR_(1240nm)波段三种算法大气校正结果空间分布 | 第45-49页 |
| ·基于MODIS NIR-SWIR_(1640nm)波段三种算法大气校正结果空间分布 | 第49-53页 |
| ·GOCIANN算法对GOCI标准算法和MODISNIR-SWIR改进结果分析 | 第53-57页 |
| ·神经网络大气校正绝对精度分析 | 第57-60页 |
| ·实测值与神经网络大气校正值相对误差分析 | 第57-58页 |
| ·神经网络大气校正值与实测值数值分布与变化趋势分析 | 第58-60页 |
| ·GOCI ANN_(1240NM)与GOCI ANN_(1640NM)大气校正结果的差异 | 第60-63页 |
| ·GOCI ANN_(1240nm)与GOCI ANN_(1640nm)大气校正值相对误差分析 | 第60页 |
| ·GOCI ANN_(1240nm)与GOCI ANN_(1640nm)大气校正结果比较 | 第60-63页 |
| ·精度影响因素分析 | 第63-64页 |
| ·误差分析 | 第63页 |
| ·不确定性因素分析 | 第63-64页 |
| 5 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64页 |
| ·本文的特色与创新 | 第64-65页 |
| ·问题与不足 | 第65-66页 |
| ·多水色参数的使用 | 第65页 |
| ·水色要素反演 | 第65页 |
| ·高时空变异度水体光学特性现场同步观测 | 第65页 |
| ·传感辐射特性和波段差异未予考虑 | 第65页 |
| ·神经网络模型采样建模数据和输入影像数据季节差异 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 个人简历 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
