1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器

4.1 Chapter highlights • Hypothesis testing and the MAP criterion • Extension to the general Bayes criterion • Minimax criterion • Neyman-Person criterion 4.2 Hypothesis testing & MAP criterion 4.3 Bayes criterion 4.4 Minimax criterion 4.5 Neyman-Pearson criterion

5.5 The optimum digital detector in additive Gaussian noise 5.6 Filtering alternatives 5.7 Continuous signals - White Gaussian noise 5.8 Continuous signals - Colored Gaussian noise 5.9 Performance of binary receivers in AWGN 5.11 Sequential detection & performance

• 第四节 混频器 • 第五节 滤波器 • 第六节 放大器 • 第七节 频率源

§1.3.1 表征电磁辐射的物理量 §1.3.2 电磁波与介质的相互作用 §1.3.3 物体表面的反射特性 §1.3.4 遥感数据定标

2.1 大气的基本特性 2.2 大气辐射传输方程 2.3 大气辐射传输方程求解原理 2.4 大气校正模型 2.5 遥感图像的大气校正实例 2.6 大气参数遥感反演实例

4.1 基本原理及问题 4.2 统计估算方法 4.3 优化反演方法 4.4 查找表方法 4.5 综合反演方法 4.6 基于知识的不确定性反演方法

5.1 数据同化的含义 5.2 陆面数据同化 5.3 基于数据同化原理的遥感地表参数反演

基于客观分析和梯度倒数加权滤波提高时序MODIS LAI数据产品质量 基于生态曲线和时空滤波的MODIS时序遥感数据产品质量改进

• 一、研究区简介 • 二、实验数据采集及预处理 • 三、反演物理模型 • 四、物理模型 • 五、实验步骤 • 六、实验结果 • 七、结果分析 • 八、存在的问题 • 九、主要参考文献