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基于BP人工神经网络和Radarsat-2遥感影像的土壤墒情监测研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
1 引言第9-17页
   ·研究的背景及意义第9-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·国外研究现状第11-13页
     ·国内研究现状第13页
   ·研究的主要内容第13-14页
   ·技术路线和论文结构第14-17页
2 主动微波遥感反演土壤墒情的模型研究第17-40页
   ·土壤墒情的表示和测量方法第17-19页
     ·土壤墒情的表示方法第17-18页
     ·土壤墒情的测量方法第18-19页
   ·雷达微波遥感的机理第19-29页
     ·微波的传输特性第19-21页
     ·雷达方程和雷达后向散射系数第21-23页
     ·影响后向散射的因素第23-29页
   ·裸露地表微波辐射模型的演进第29-35页
     ·理论模型第29-32页
     ·经验半经验模型第32-33页
     ·改进积分方程模型第33-35页
   ·BP人工神经网络算法第35-40页
3 研究区域与Radarsat-2遥感数据的处理第40-50页
   ·研究区域的选择第40页
   ·Radarsat-2遥感数据的处理第40-50页
     ·Radarsat-2卫星第40-42页
     ·Radarsat-2数据预处理第42-47页
     ·提取后向散射系数第47-50页
4 BP人工神经网络土壤墒情反演研究第50-58页
   ·基于AIEM的训练数据的选择第50-51页
   ·介电模型的选取第51页
   ·建立BP人工神经网络第51-54页
   ·精度分析第54-58页
5 结论与展望第58-60页
   ·结论第58页
   ·展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第65页
 
 
论文编号BS1955027，这篇论文共65页
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