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高光谱遥感图像数据分类技术研究
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高光谱遥感图像数据分类技术研究
论文目录
图目录
第1-8页
表目录
第8-9页
摘要
第9-10页
Abstract
第10-12页
英文缩写说明
第12-14页
第一章 绪论
第14-21页
§1.1 课题背景及意义
第14-16页
§1.2 国内外研究现状
第16-19页
§1.3 论文的研究内容和组织结构
第19-21页
第二章 高光谱图像数据特性及其分类理论
第21-39页
§2.1 引言
第21页
§2.2 高光谱数据特性分析
第21-29页
§2.2.1 高光谱图像数据表示
第21-22页
§2.2.2 高维数据的一般特性
第22-24页
§2.2.3 高光谱数据的统计特性
第24-28页
§2.2.4 高光谱数据的光谱混合现象
第28-29页
§2.3 高光谱数据分类技术
第29-38页
§2.3.1 关于直接光谱匹配的确定性方法
第29-30页
§2.3.2 一般统计分类问题
第30-33页
§2.3.3 高光谱图像数据分类问题
第33-38页
§2.4 本章小结
第38-39页
第三章 基于全局线性降维的非监督分类
第39-61页
§3.1 引言
第39页
§3.2 针对高光谱数据的降维技术
第39-41页
§3.2.1 高光谱数据减缩的必要性和可行性
第40页
§3.2.2 高光谱数据降维方法分析
第40-41页
§3.3 结合PCA与GMM的非监督分类
第41-47页
§3.3.1 PCA及其主成分维数确定
第41-43页
§3.3.2 高斯混合模型(GMM)
第43-44页
§3.3.3 高斯混合模型的EM求解
第44-46页
§3.3.4 合并策略下的模型估计
第46-47页
§3.4 基于模型选择方法的类别数确定
第47-59页
§3.4.1 模型选择方法
第47-49页
§3.4.2 MDL/BIC准则
第49-51页
§3.4.3 混合MDL(MMDL)准则
第51-53页
§3.4.4 PCA-MDL(PMDL)准则
第53-54页
§3.4.5 实验结果
第54-59页
§3.5 本章小结
第59-61页
第四章 基于混合概率PCA的非监督分类
第61-79页
§4.1 引言
第61页
§4.2 子空间法模式识别
第61-62页
§4.3 基于混合概率PCA的非监督分类
第62-71页
§4.3.1 混合概率PCA
第62-68页
§4.3.2 基于混合概率PCA的分类算法
第68-69页
§4.3.3 实验结果
第69-71页
§4.4 基于模型选择方法的降维维数或类别数的确定
第71-76页
§4.4.1 类别数确定
第71页
§4.4.2 降维维数确定
第71-73页
§4.4.3 针对不同类别的降维维数确定
第73-75页
§4.4.4 模型选择统一方案
第75-76页
§4.5 模型复杂度分析
第76-77页
§4.6 本章小结
第77-79页
第五章 结合图像空间结构信息的支持向量机监督分类
第79-100页
§5.1 引言
第79-80页
§5.2 统计学习理论和SVM
第80-89页
§5.2.1 统计学习理论
第80-84页
§5.2.2 SVM与核技巧(Kernel Trick)
第84-88页
§5.2.3 多类分类问题
第88-89页
§5.3 针对高光谱图像的SVM分类算法核函数的参数选择
第89-92页
§5.3.1 模型选择问题
第89-91页
§5.3.2 原始空间的线性投影对SVM的影响
第91-92页
§5.3.3 训练样本选取问题
第92页
§5.4 基于Gabor滤波的SVM分类
第92-98页
§5.4.1 纹理特征描述方法
第92-95页
§5.4.2 针对高光谱图像的纹理特征计算
第95-96页
§5.4.3 实验结果
第96-98页
§5.5 本章小结
第98-100页
第六章 结束语
第100-102页
§6.1 论文的主要研究成果及创新点
第100页
§6.2 进一步的研究方向
第100-102页
附录
第102-110页
致谢
第110-112页
参考文献
第112-124页
作者在攻博期间完成的主要论文
第124 页
本篇论文共
124
页,
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