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基于神经网络的陆地气溶胶光学厚度反演方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 地基遥感第11-12页
        1.2.2 卫星遥感第12-15页
    1.3 研究目标、内容与技术路线第15-17页
        1.3.1 研究目标第15页
        1.3.2 研究内容第15页
        1.3.3 研究技术路线第15-17页
第二章 数据源与数据预处理第17-23页
    2.1 反演算法实验区第17页
    2.2 数据源第17-20页
        2.2.1 Landsat-7 数据第18页
        2.2.2 气溶胶地面观测数据第18-19页
        2.2.3 MODIS 数据及产品第19-20页
    2.3 ETM+数据预处理第20-23页
第三章 气溶胶光学厚度反演基本原理与气溶胶模式第23-30页
    3.1 气溶胶光学厚度反演基本原理第23-24页
    3.2 人工神经网络原理第24页
    3.3 大气辐射传输模型第24-26页
    3.4 气溶胶模式的分析与确定第26-30页
第四章 基于查找表和神经网络两种反演方法的研究与分析第30-36页
    4.1 构建查找表第30-31页
        4.1.1 OpenMp 简介第30页
        4.1.2 查找表的快速构建第30-31页
    4.2 建立人工神经网络模型第31-33页
    4.3 气溶胶光学厚度的反演第33-36页
第五章 气溶胶光学厚度反演结果的精度验证与分析第36-45页
    5.1 简述第36页
    5.2 MODIS 高分辨率气溶胶光学厚度反演方法与比较第36-38页
        5.2.1 MODIS 气溶胶光学厚度反演方法第36-37页
        5.2.2 ETM+影像反演结果与 MODIS 气溶胶产品的比较第37-38页
    5.3 地基观测数据的验证第38-43页
    5.4 气溶胶反演算法的效率对比第43-45页
第六章 结论与展望第45-47页
    6.1 结论第45-46页
    6.2 不足与展望第46-47页
参考文献第47-50页
致谢第50页

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