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论文说明
摘要
图目录
表目录
名词缩写
第1章 绪论
1.1 选题依据
1.1.1 问题的提出
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 当前研究存在问题
1.3 研究目标、内容和技术路线
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 技术路线
1.4 论文的结构
第2章 数据来源与数据分析
2.1 研究区与数据来源
2.1.1 研究区概况
2.1.2 数据来源
2.1.3 数据使用说明
2.2 数据测量与分析
2.2.1 遥感反射率
2.2.2 叶绿素a
2.2.3 悬浮物和CDOM
2.3 水质参数的统计特征
2.3.1 叶绿素a浓度
2.3.2 悬浮物浓度
2.4 水面遥感反射率的光谱特征
2.5 模型评估与验证方法
2.6 本章小结
第3章 典型Chla估算模型的太湖验证和残差分析
3.1 典型的Chla估算模型
3.2 模型验证与结果讨论
3.2.1 模型直接验证
3.2.2 模型参数的率定验证
3.2.3 波段位置优化与模型重建
3.3 基于数据季节性划分的模型验证
3.3.1 不同季节数据的模型验证
3.3.2 不同月份数据的模型验证
3.4 残差分析
3.4.1 模型残差的数学分布
3.4.2 模型残差与水体组分
3.4.3 模型残差的时空差异
3.4.4 讨论
3.5 本章小结
第4章 考虑季节性差异的Chla估算和模型改进
4.1 数据的预处理
4.1.1 Chla的对数变换
4.1.2 光谱平滑
4.2 基于对数变换的Chla分布
4.3 基于光谱平滑的模型应用精度改进
4.3.1 数据使用
4.3.2 基于光谱平滑的Chla三波段模型改进
4.3.3 基于光谱平滑的一阶微分Chla估算模型改进
4.4 基于已有植被指数的水体Chla指数构建
4.5 数据的季节差异与Chla估算
4.6 本章小结
第5章 水质的时空差异性分析和划分
5.1 考虑时空差异性的Chla数据分组准则
5.2 Chla分组与水体的光学特性
5.3 太湖水质分区与讨论
5.3.1 太湖水质的时空分异规律
5.3.2 基于Chla和营养状态的划分
5.3.3 基于光谱特征的划分
5.3.4 顾及时空信息的Chla分组
5.4 本章小结
第6章 顾及时空差异性的Chla遥感估算
6.1 Chla估算模型的构建
6.2 Chla估算模型的有效性验证
6.3 太湖北部Chla的时空分布与模型应用
6.3.1 梅梁湾Chla的时空变化
6.3.2 基于HJ1/HSI影像的太湖叶绿素a浓度遥感估算
6.4 分析和讨论
6.4.1 顾及时空差异性的Chla估算模型的适用性
6.4.2 数据选择的影响
6.4.3 模型复杂度的影响
6.5 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 结论
7.1.1 典型二类水体叶绿素a反演模型的太湖验证
7.1.2 基于数据变换的模型应用精度改进
7.1.3 基于月份和水域信息的水质类型划分
7.1.4 顾及时空差异性的Chla遥感估算
7.2 论文的创新
7.3 研究不足及展望
7.4 本论文结果的说明
附录
参考文献
在读期间发表的学术论文及研究成果
致谢