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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

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