叶绿素a浓度波谱分析TM雷达影像BP神经网络硕士论文.docVIP

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2017-09-01 发布于重庆
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叶绿素a浓度波谱分析TM雷达影像BP神经网络硕士论文.doc

南海近岸水域藻类叶绿素a浓度遥感反演模型??gae,dynamics of chlorophyll-a concentration reflects the abundance of algae in water,biomass and its variation. It is an objective biological indicator to reflect the nutritional status of ocean water and also the most important indicator to evaluate the eutrophi... 摘要 5-6 Abstract 6-7 1 绪论 9-17 1.1 选题背景 9 1.2 国内外研究现状 9-12 1.2.1 遥感在海洋监测中的研究进展 9-10 1.2.2 海洋叶绿素遥感反演的研究 10-12 1.3 研究内容、目的及意义 12-14 1.3.1 研究目的与意义 12 1.3.2 研究思路与研究内容 12-13 1.3.3 研究难点与创新点 13-14 1.4 论文组织 14-17 2 海洋叶绿素浓度遥感监测原理 17-27 2.1 海洋大气辐射传递理论 17-18 2.2 海洋遥感的大气校正原理 18-19 2.2.1 一类水体的大气校正 18-19 2.2.2 二类水体的大气校正 19 2.3 藻类叶绿素及其光谱特征 19-21 2.4 雷达遥感在海洋叶绿素研究的潜力 21-27 2.4.1 雷达遥感的发展与应用 21-23 2.4.2 雷达图像的成像模式及工作原理 23-24 2.4.3 雷达后向散射系数与叶绿素浓度的关系 24-27 3 研究区及数据处理 27-33 3.1 研究区概况 27 3.2 数据源 27-28 3.3 TM 影像数据 28-30 3.3.1 TM 数据的精纠正 28 3.3.2 TM 数据的大气校正 28-30 3.3.3 TM 数据象元阵列的选择 30 3.4 RADARSAT-2 影像数据 30-33 4 基于BP 神经网络的叶绿素A 浓度遥感反演模型 33-45 4.1 BP 神经网络的结构和原理 33-34 4.2 构建BP 神经网络的关键问题 34-36 4.3 TM 特征光谱波段选取 36-38 4.4 RADARSAT-2 特征参数选取 38-39 4.5 BP 神经网络结构的确定 39-42 4.6 BP 神经网络模型实现及检验 42-45 5 总结与展望 45-48 5.1 结论 45-46 5.2 展望 46-48 致谢 48-49 参考文献