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多代卫星测高数据处理及其在海平面变化监测中的应用

致谢第4-5页
摘要第5-7页
abstract第7-8页
1 绪论第15-29页
    1.1 研究背景与研究意义第15-17页
        1.1.1 研究背景第15-16页
        1.1.2 研究意义第16-17页
    1.2 卫星测高的原理与发展历程第17-21页
        1.2.1 卫星测高的原理第17-18页
        1.2.2 发展历程第18-21页
    1.3 国内外研究现状第21-26页
        1.3.1 测高数据处理技术现状第21-24页
        1.3.2 基于测高数据的海平面变化研究现状第24-26页
    1.4 本文的研究内容与技术路线第26-28页
    1.5 本章小结第28-29页
2 卫星测高数据的预处理第29-43页
    2.1 数据说明第29-31页
        2.1.1 轨道参数第29-31页
        2.1.2 数据范围第31页
    2.2 大气延时和地球物理模型校正第31-36页
        2.2.1 电离层校正第32-33页
        2.2.2 电离层校正平滑第33-34页
        2.2.3 对流层校正第34-35页
        2.2.4 海况校正第35页
        2.2.5 大气逆压校正第35-36页
        2.2.6 高频风和压力反馈校正第36页
        2.2.7 潮汐校正第36页
    2.3 平均海平面高度第36-37页
    2.4 质量控制第37-39页
    2.5 海平面高度和海平面高度异常的计算第39-42页
    2.6 本章小结第42-43页
3 测高数据的共线与交叉点平差处理第43-58页
    3.1 共线平差第43-49页
        3.1.1 经度转换第43-44页
        3.1.2 参考轨道的选取第44-46页
        3.1.3 平差模型的选取第46-47页
        3.1.4 共线平差的演示与分析第47-49页
    3.2 正常点平均值计算第49-50页
    3.3 交叉点平差第50-57页
        3.3.1 确定交叉点位置第51-53页
        3.3.2 建立平差模型第53-56页
        3.3.3 交叉点平差的显著性检验第56-57页
    3.4 本章小结第57-58页
4 多代卫星测高数据的融合与网格化第58-73页
    4.1 数据融合第58-59页
    4.2 网格化方法第59-66页
        4.2.1 反距离加权法第60-61页
        4.2.2 改进的Shepard方法第61-64页
        4.2.3 Hardy方法第64-65页
        4.2.4 二次曲面法第65-66页
    4.3 网格化方法的精度比较第66-69页
        4.3.1 交叉验证方法第66页
        4.3.2 不同网格化方法的精度比较第66-69页
    4.4 网格化产品的验证第69-72页
        4.4.1 与CNES产品的对比第69-70页
        4.4.2 与验潮站数据的对比第70-72页
    4.5 本章小结第72-73页
5 雷达测高数据在海平面变化监测中的应用第73-91页
    5.1 全球海平面的上升速率及其时空特征第73-75页
        5.1.1 速率计算方法第73页
        5.1.2 全球海平面的上升速率及其时空特征第73-75页
    5.2 中国海区的海平面上升速率及其时空特征第75-78页
    5.3 中国海区海平面变化的周期特征第78-81页
        5.3.1 功率谱分析方法第78-79页
        5.3.2 结果分析第79-81页
    5.4 中国海区海平面时空场的EOF分解第81-85页
        5.4.1 经验正交函数分析方法(EOF)第81-83页
        5.4.2 结果分析第83-85页
    5.5 中国海区SLA与赤道太平洋海区SST的遥相关分析第85-89页
        5.5.1 奇异值分解方法(SVD)第85-87页
        5.5.2 结果分析第87-89页
    5.6 本章小结第89-91页
6 结论与展望第91-94页
    6.1 结论第91页
    6.2 本文创新点第91-92页
    6.3 展望第92-94页
参考文献第94-100页
作者简历第100页

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