| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-13页 |
| 1.2.1 水体光学性质研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 悬浮物浓度反演算法研究 | 第11-12页 |
| 1.2.3 叶绿素a浓度反演算法研究 | 第12-13页 |
| 1.3 Landsat8卫星简介 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第15-17页 |
| 第二章 数据获取与处理 | 第17-23页 |
| 2.1 观测时段和站位分布设计 | 第17-19页 |
| 2.1.1 春季观测 | 第17-18页 |
| 2.1.2 夏季观测 | 第18页 |
| 2.1.3 秋季观测 | 第18-19页 |
| 2.2 表观光学性质观测 | 第19-21页 |
| 2.2.1 仪器测量 | 第19页 |
| 2.2.2 观测方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 数据处理 | 第20-21页 |
| 2.3 水色要素浓度测量 | 第21-22页 |
| 2.3.1 悬浮物浓度测量 | 第21页 |
| 2.3.2 叶绿素a浓度测量 | 第21-22页 |
| 2.4 精度检验指标 | 第22-23页 |
| 第三章 基于水面实测光谱的悬浮物和叶绿素a浓度反演 | 第23-30页 |
| 3.1 悬浮物和叶绿素a浓度的传统反演策略 | 第23-25页 |
| 3.2 基于光学分类反演策略 | 第25-28页 |
| 3.3 基于实测光谱反演的局限性 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 Landsat 8 OLI卫星影像的悬浮物和叶绿素a浓度反演策略 | 第30-42页 |
| 4.1 大气校正 | 第30-31页 |
| 4.2 Landsat 8 OLI卫星影像光谱的分类反演策略 | 第31-33页 |
| 4.3 悬浮物浓度算法构建 | 第33-38页 |
| 4.3.1 藻类颗粒物主导 | 第33-34页 |
| 4.3.2 共同主导 | 第34-36页 |
| 4.3.3 非藻类主导 | 第36-38页 |
| 4.4 叶绿素a浓度反演算法构建 | 第38-41页 |
| 4.4.1 藻类主导 | 第38-39页 |
| 4.4.2 共同主导 | 第39页 |
| 4.4.3 非藻类主导 | 第39-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 Landsat 8 OLI卫星影像悬浮物和叶绿素a浓度信息提取与时空变化分析 | 第42-50页 |
| 5.1 Landst 8数据 | 第42页 |
| 5.2 Landsat 8 OLI数据水体类型提取 | 第42-44页 |
| 5.3 乌梁素海悬浮物浓度长时间序列分析 | 第44-47页 |
| 5.4 乌梁素海叶绿素a浓度长时间序列分析 | 第47-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 结果与讨论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第57页 |
