基于CCD数据的太湖蓝藻水华监测算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 辐射校正方法研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 单卫星蓝藻水华提取算法研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 多卫星平台水质监测算法研究 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第19-21页 |
| 2 研究区概况与数据预处理 | 第21-25页 |
| 2.1 研究区概况 | 第21-22页 |
| 2.2 数据预处理 | 第22-25页 |
| 3 基于HJ-CCD蓝藻水华的提取算法研究 | 第25-37页 |
| 3.1 相对辐射校正 | 第25-31页 |
| 3.2 NDVI提取蓝藻水华 | 第31-34页 |
| 3.3 像元生长算法统计面积 | 第34-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-37页 |
| 4 算法验证与时空分布特性分析 | 第37-43页 |
| 4.1 相对辐射校正结果验证 | 第37页 |
| 4.2 太湖蓝藻水华提取结果评价 | 第37-39页 |
| 4.3 太湖蓝藻水华时空变化 | 第39-42页 |
| 4.4 小结 | 第42-43页 |
| 5 多源CCD数据的引入 | 第43-49页 |
| 5.1 多源CCD数据的引入 | 第43-46页 |
| 5.1.1 高分数据与Landsat数据简介 | 第43-44页 |
| 5.1.2 多传感器之间相关性研究 | 第44-46页 |
| 5.2 多源CCD数据算法适用性 | 第46-47页 |
| 5.3 结果与分析 | 第47-49页 |
| 6 结论与展望 | 第49-52页 |
| 6.1 研究结论 | 第49-50页 |
| 6.2 论文创新与不足 | 第50页 |
| 6.3 研究展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士期间的主要成果 | 第57页 |
