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基于HJ-1A星HSI高光谱数据的植被分类研究
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基于HJ-1A星HSI高光谱数据的植被分类研究
论文目录
摘要
第1-9页
Abstract
第9-11页
第一章 绪论
第11-19页
第一节 研究背景与意义
第11页
第二节 高光谱遥感技术
第11-15页
1 高光谱遥感技术概述
第11-13页
2 国内外研究进展
第13-15页
第三节 高光谱遥感影像分类技术研究现状
第15-16页
第四节 高光谱影像数据在植被分类中的应用
第16-18页
第五节 论文研究的主要内容与技术路线
第18-19页
第二章 研究区概况与分类算法
第19-29页
第一节 研究区概况
第19-21页
1 研究区的概况
第19页
2 研究区地理位置
第19-20页
3 研究区气候、地形与地质
第20页
4 研究区土壤与植被资源
第20-21页
第二节 高光谱数据分类基本算法
第21-29页
1 传统非监督分类法
第21-22页
2 传统监督分类法
第22-24页
3 光谱匹配分类法
第24页
4 决策树分类方法
第24-29页
第三章 HSI高光谱数据特性与预处理
第29-41页
第一节 HSI高光谱数据说明
第29-32页
1 数据的获取与特性
第29-30页
2 高光谱数据的特点
第30-31页
3 HSI数据的应用目标
第31-32页
第二节 HSI高光谱数据的预处理
第32-35页
1 数据格式转换
第32页
2 去除受损严重的波段
第32-33页
3 坏线修复
第33页
4 垂直条纹的去除
第33-34页
5 几何精校正
第34-35页
第三节 HSI高光谱数据的最小噪声分离变换
第35-38页
1 MNF变换原理
第36-37页
2 HSI数据的MNF变换
第37-38页
第四节 其他辅助数据采集与处理
第38-41页
1 1:20万植被图与稀珍植被覆盖点
第38-39页
2 外业调查及其数据
第39-41页
第四章 研究区植被类型的光谱特征提取与分析
第41-51页
第一节 研究区地物分类类别的确定与样本的选取
第41-43页
1 分类类别的确定
第41页
2 地物类型训练样本的选择
第41-43页
第二节 HSI高光谱遥感影像的波谱信息
第43-45页
第三节 研究区地物类型光谱特征
第45-50页
1 地物波谱特性及其机理
第45-46页
2 地物类型光谱特性提取与分析
第46-50页
第四节 小结
第50-51页
第五章 分类实践与精度评价
第51-65页
第一节 决策树分类法分类实践
第51-58页
1 决策树分类特征的选择
第51-53页
2 分类流程与分类实践
第53-56页
3 精度分析与评价
第56-58页
第二节 最大似然监督分类法分类实践
第58-59页
1 最大似然法分类实践
第58页
2 精度分析与评价
第58-59页
第三节 ISODATA非监督分类法分类实践
第59-61页
1 ISODATA非监督分类法分类实践
第59-61页
2 精度分析与评价
第61页
第四节 光谱角填图分类法分类实践
第61-63页
1 光谱角填图分类法分类实践
第61-62页
2 精度分析与评价
第62-63页
第五节 四种分类方法精度对比与分析
第63-65页
第六章 结论与展望
第65-67页
第一节 研究总结
第65-66页
第二节 不足与展望
第66-67页
参考文献
第67-71页
致谢
第71-73页
发表文章
第73 页
本篇论文共
73
页,
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