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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

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