渤海湾近岸海域悬浮泥沙浓度遥感反演模型研究
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第13-25页 |
1.1 选题背景与研究意义 | 第13-16页 |
1.1.1 选题背景 | 第13-15页 |
1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
1.2 国内外悬浮泥沙浓度遥感研究进展 | 第16-21页 |
1.2.1 国外研究进展 | 第16-18页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第18-20页 |
1.2.3 存在问题分析 | 第20-21页 |
1.3 本文研究思路与研究内容 | 第21-25页 |
1.3.1 主要研究思路 | 第21-22页 |
1.3.2 技术路线 | 第22-23页 |
1.3.3 各章研究内容 | 第23-25页 |
第二章 水色遥感理论基础 | 第25-35页 |
2.1 水色遥感的原理 | 第25-30页 |
2.1.1 水体分类 | 第25-26页 |
2.1.2 水色遥感物理量 | 第26-28页 |
2.1.3 水体辐射传输原理 | 第28-30页 |
2.2 水色遥感反演模型 | 第30-33页 |
2.2.1 经验模型 | 第30-31页 |
2.2.2 理论模型 | 第31-33页 |
2.2.3 半分析模型 | 第33页 |
2.3 水色遥感传感器 | 第33-35页 |
2.3.1 水色卫星传感器 | 第33-34页 |
2.3.2 其它卫星传感器 | 第34-35页 |
第三章 研究区概况及数据采集与处理 | 第35-49页 |
3.1 研究区概况 | 第35-37页 |
3.1.1 区位条件 | 第35-36页 |
3.1.2 地质地貌 | 第36页 |
3.1.3 水文气象特征 | 第36-37页 |
3.1.4 资源条件 | 第37页 |
3.1.5 社会经济特征 | 第37页 |
3.2 水体光谱测量与数据处理 | 第37-41页 |
3.2.1 水体光谱测量原理 | 第37-39页 |
3.2.2 现场水体光谱测量方法 | 第39-40页 |
3.2.3 实测水体光谱数据处理 | 第40-41页 |
3.3 水体悬浮泥沙浓度与粒径测量 | 第41页 |
3.4 实测数据特征分析 | 第41-44页 |
3.4.1 悬浮泥沙浓度分析 | 第41-43页 |
3.4.2 悬浮泥沙粒径分析 | 第43-44页 |
3.5 遥感数据获取与预处理 | 第44-49页 |
3.5.1 LANDSAT5-TM 数据介绍 | 第44-45页 |
3.5.2 遥感数据预处理 | 第45-49页 |
第四章 水体悬浮泥沙浓度遥感反演经验模型 | 第49-63页 |
4.1 建立悬浮泥沙浓度统计回归反演模型 | 第49-53页 |
4.1.1 遥感反射率与悬浮泥沙浓度相关分析 | 第49-50页 |
4.1.2 统计回归模型建立 | 第50-51页 |
4.1.3 考虑粒径的统计回归模型建立 | 第51-53页 |
4.2 建立悬浮泥沙浓度主成分反演模型 | 第53-55页 |
4.2.1 主成分波段的选择 | 第53-54页 |
4.2.2 主成分模型建立 | 第54页 |
4.2.3 考虑粒径的主成分反演模型建立 | 第54-55页 |
4.3 建立悬浮泥沙浓度神经网络反演模型 | 第55-63页 |
4.3.1 神经网络模型 | 第55-56页 |
4.3.2 神经网络结构设计 | 第56-57页 |
4.3.3 神经网络模型建立 | 第57-60页 |
4.3.4 考虑粒径神经网络反演模型 | 第60-63页 |
第五章 水体悬浮泥沙浓度遥感反演半分析模型 | 第63-69页 |
5.1 固有光学量 | 第63-64页 |
5.2 QAA 算法估算固有光学量 | 第64-65页 |
5.3 固有光学量与悬浮泥沙浓度相关分析 | 第65-67页 |
5.4 固有光学量与表观光学量理论分析 | 第67-68页 |
5.5 半分析模型建立 | 第68-69页 |
第六章 遥感反演模型比较与应用 | 第69-75页 |
6.1 反演模型比较 | 第69-72页 |
6.2 反演模型应用 | 第72-73页 |
6.3 反演结果分析 | 第73-75页 |
结论与展望 | 第75-78页 |
主要结论 | 第75-76页 |
创新点 | 第76-77页 |
展望 | 第77-78页 |
参考文献 | 第78-82页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
致谢 | 第83页 |