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基于TF-IDF模型的高光谱影像端元提取方法研究
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基于TF-IDF模型的高光谱影像端元提取方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第1章 绪论第14-20页
　　1.1 选题背景及研究意义第14-15页
　　1.2 国内外研究现状第15-17页
　　1.3 研究目标、内容和技术路线第17-19页
　　　　1.3.1 研究目标第17页
　　　　1.3.2 研究内容第17-18页
　　　　1.3.3 技术路线第18-19页
　　1.4 内容安排第19-20页
第2章 实验数据与实验方法第20-34页
　　2.1 高光谱数据概述第20-21页
　　2.2 模拟高光谱数据第21-24页
　　2.3 ROSIS高光谱数据第24-25页
　　2.4 AVIRIS高光谱影像数据第25-27页
　　　　2.4.1 研究数据与研究区域第25-27页
　　　　2.4.2 AVIRIS数据预处理第27页
　　2.5 基于凸面几何学的端元提取算法第27-32页
　　　　2.5.1 PPI算法第27-29页
　　　　2.5.2 N-FINDER算法与SGA算法第29-30页
　　　　2.5.3 VCA算法第30-31页
　　　　2.5.4 MVC-NMF算法第31-32页
　　2.6 精度评价方法第32-33页
　　2.7 线性分解第33-34页
第3章 基于TF-IDF模型的端元提取算法第34-46页
　　3.1 算法原理第34-35页
　　3.2 算法流程第35-36页
　　3.3 算法说明第36-42页
　　　　3.3.1 类别划分第36-37页
　　　　3.3.2 光谱角匹配阈值设定第37-42页
　　3.4 代码描述第42-46页
第4章 端元提取算法实验对比第46-74页
　　4.1 模拟高光谱影像端元提取算法实验对比第46-59页
　　　　4.1.1 模拟高光谱数据一算法实验对比第46-50页
　　　　4.1.2 模拟高光谱数据二算法实验对比第50-59页
　　　　4.1.3 模拟高光谱数据实验小结第59页
　　4.2 真实高光谱影像算法实验对比第59-74页
　　　　　　4.2.1. 基于ROSIS传感器影像各算法端元提取实验结果对比第59-66页
　　　　　　4.2.2. 基于AVIRIS传感器影像各算法端元提取实验结果对比第66-73页
　　　　4.2.4 真实高光谱影像实验小结第73-74页
第5章 总结与展望第74-76页
　　5.1 总结第74-75页
　　5.2 展望第75-76页
参考文献第76-81页
致谢第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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