| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-13页 |
| 1.2 研究现状与科学问题 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容 | 第16页 |
| 1.5 研究技术路线 | 第16-18页 |
| 第二章 研究现状与进展 | 第18-28页 |
| 2.1 气溶胶光学厚度估算PM2.5 基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2 主要AOD反演算法及产品 | 第19-22页 |
| 2.2.1 主要的AOD反演算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 常用AOD产品 | 第20-22页 |
| 2.3 卫星遥感反演PM2.5 方法研究进展 | 第22-28页 |
| 2.3.1 比例因子法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 半经验公式法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 统计模型 | 第24-28页 |
| 第三章 方法简介与数据准备 | 第28-47页 |
| 3.1 研究区概况 | 第28-29页 |
| 3.2 方法介绍 | 第29-34页 |
| 3.2.1 多元线性回归 | 第29页 |
| 3.2.2 回归树 | 第29-30页 |
| 3.2.3 随机森林 | 第30-32页 |
| 3.2.4 支持向量机 | 第32-33页 |
| 3.2.5 克里金插值 | 第33-34页 |
| 3.2.6 交叉验证方法 | 第34页 |
| 3.3 数据选择与提取 | 第34-44页 |
| 3.3.1 大气环境观测站数据选取 | 第34-38页 |
| 3.3.2 卫星遥感数据选取 | 第38-43页 |
| 3.3.3 气象数据选取 | 第43-44页 |
| 3.4 数据匹配与筛选 | 第44-47页 |
| 第四章 卫星遥感反演地面PM2.5 模型对比与验证 | 第47-57页 |
| 4.1 模型构建及参数优化 | 第47-51页 |
| 4.1.1 多元线性回归模型构建与优化 | 第47-49页 |
| 4.1.2 回归树模型构建与优化 | 第49-50页 |
| 4.1.3 随机森林模型构建与优化 | 第50页 |
| 4.1.4 支持向量机模型构建与优化 | 第50-51页 |
| 4.2 方法对比及验证 | 第51-53页 |
| 4.3 最佳反演方法选择 | 第53-57页 |
| 第五章 PM2.5 时空分布研究 | 第57-63页 |
| 5.1 反演时间序列分析 | 第57-58页 |
| 5.2 季节性PM2.5 空间分布对比 | 第58-63页 |
| 5.2.1 基于Terra和Aqua数据反演的PM2.5 空间对比 | 第58-59页 |
| 5.2.2 遥感反演与地统计插值PM2.5 空间分布对比 | 第59-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-67页 |
| 6.1 结论与讨论 | 第63-65页 |
| 6.1.1 主要结论 | 第63页 |
| 6.1.2 讨论 | 第63-64页 |
| 6.1.3 与相关研究对比 | 第64-65页 |
| 6.2 创新与不足 | 第65-66页 |
| 6.3 研究展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录 | 第75-99页 |
