高光谱影像土质要素和人工地物分类技术研究

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高光谱影像土质要素和人工地物分类技术研究

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高光谱影像土质要素和人工地物分类技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-19页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-16页
1.2.1 成像光谱仪研制情况	第11-12页
1.2.2 高光谱影像分类技术发展	第12-14页
1.2.3 高光谱影像土质要素和人工地物分类技术	第14-16页
1.3 论文研究内容	第16-17页
1.4 论文组织结构	第17-19页
第二章土质要素和人工地物光谱特征分析	第19-35页
2.1 土质要素和人工地物分类体系	第19-25页
2.1.1 土质要素分类体系	第19-22页
2.1.2 人工地物分类体系	第22-23页
2.1.3 土质要素地理分布规律	第23-25页
2.2 土质要素和人工地物光谱特征分析	第25-30页
2.2.1 土质要素光谱特征分析	第25-29页
2.2.2 人工地物光谱特征分析	第29-30页
2.3 论文实验数据	第30-34页
2.3.1 ROSIS-Pavia University数据	第30-31页
2.3.2 OMIS-太湖数据	第31-33页
2.3.3 AVIRIS-Cuprite数据	第33-34页
2.4 本章小结	第34-35页
第三章基于光谱角余弦-相关系数测度的光谱匹配分类	第35-49页
3.1 传统光谱相似性测度	第35-40页
3.1.1 几何空间测度	第35-37页
3.1.2 概率空间测度	第37-38页
3.1.3 变换空间测度	第38-39页
3.1.4 综合相似性测度	第39-40页
3.2 基于光谱角余弦-相关系数测度的光谱匹配方法	第40-41页
3.2.1 包络线消除	第40页
3.2.2 基于光谱角余弦-相关系数测度的光谱匹配分类	第40-41页
3.3 实验与分析	第41-48页
3.3.1 分类流程	第41-42页
3.3.2 分类实验	第42-48页
3.4 本章小结	第48-49页
第四章基于输入向量机的高光谱影像分类	第49-61页
4.1 逻辑回归模型	第49-51页
4.2 核逻辑回归模型	第51-52页
4.3 基于输入向量机的分类	第52-54页
4.3.1 输入向量机分类器	第52-53页
4.3.2 输入向量子集选择	第53页
4.3.3 参数选择	第53-54页
4.4 实验与分析	第54-60页
4.4.1 分类流程	第54-55页
4.4.2 稳定性分析	第55-56页
4.4.3 分类精度分析	第56-60页
4.5 本章小结	第60-61页
第五章基于马尔科夫随机场模型的分类后处理	第61-68页
5.1 马尔科夫随机场模型	第61-62页
5.2 IVM-MRF模型	第62-64页
5.3 实验与分析	第64-67页
5.3.1 处理流程	第64页
5.3.2 处理实验	第64-67页
5.4 本章小结	第67-68页
第六章总结与展望	第68-70页
6.1 主要工作及创新点	第68页
6.2 需要进一步研究的问题	第68-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-74页
作者简历	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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