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風云三號土壤水分衛星遙感反演研究

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風云三號土壤水分衛星遙感反演研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-7頁
第一章 緒論第7-19頁
  1.1 研究意義與背景第7-10頁
  1.2 研究現狀第10-13頁
  1.3 立題依據第13-15頁
  1.4 研究內容第15-16頁
  1.5 論文結構第16-17頁
  1.6 本章小結第17-19頁
第二章 被動微波遙感理論基礎第19-29頁
  2.1 亮溫與發射率第19-20頁
  2.2 土壤特性第20-24頁
    2.2.1 土壤水分第20-21頁
    2.2.2 土壤質地第21-22頁
    2.2.3 介電特性第22-23頁
    2.2.4 地表粗糙度第23-24頁
  2.3 介電模型第24-27頁
    2.3.1 Wang模型第24-25頁
    2.3.2 Dobson模型第25-26頁
    2.3.3 Mironov模型第26-27頁
  2.4 本章小結第27-29頁
第三章 微波輻射模型及土壤水分反演方法第29-37頁
  3.1 裸露地表輻射模型第29-32頁
    3.1.1 理論模型第29-30頁
    3.1.2 半經驗模型第30-32頁
  3.2 植被輻射模型第32-33頁
  3.3 被動微波土壤水分反演的算法第33-34頁
    3.3.1 SCA算法第33-34頁
    3.3.2 NASA迭代算法第34頁
    3.3.3 LPRM算法第34頁
  3.4 本章小結第34-37頁
第四章 光學植被指數的氣候平均第37-50頁
  4.1 植被指數的選擇與預處理第37-40頁
    4.1.1 植被指數介紹第37-38頁
    4.1.2 數據選擇第38-40頁
  4.2 植被指數平均化過程第40-43頁
    4.2.1 數據預處理第40-41頁
    4.2.2 植被指數的氣候平均化第41-43頁
  4.3 實驗結果及分析第43-47頁
    4.3.1 單一像元氣候平均第43-44頁
    4.3.2 全球氣候平均第44-47頁
  4.4 本章小結第47-50頁
第五章 基于被動微波和光學數據的土壤水分反演第50-83頁
  5.1 數據及研究區第50-63頁
    5.1.1 衛星被動微波遙感數據第50-55頁
    5.1.2 研究區第55-56頁
    5.1.3 輔助數據第56-63頁
  5.2 植被覆蓋地表的土壤水分反演及改進第63-71頁
    5.2.1 SMAP土壤水分反演算法簡介第63-64頁
    5.2.2 土壤水分反演算法的優化與改進第64-71頁
  5.3 反演結果第71-82頁
    5.3.1 有效溫度及發射率模擬分析第71-75頁
    5.3.2 土壤水分反演結果第75-82頁
  5.4 本章小結第82-83頁
第六章 總結與展望第83-87頁
  6.1 主要工作及結論第83-84頁
  6.2 創新點第84頁
  6.3 存在問題與展望第84-87頁
參考文獻第87-93頁
致謝第93-95頁
攻讀碩士期間科研成果情況第95-96頁

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被動微波遙感 土壤水分 雙通道算法 植被指數 氣候平均
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