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基于多源遥感数据的青海格尔木地区岩矿信息提取研究

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基于多源遥感数据的青海格尔木地区岩矿信息提取研究
论文目录
 
中文摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第1章 绪论第15-21页
  · 选题依据及研究意义第15页
  · 国内外研究进展第15-18页
  · 课题的主要研究内容第18-21页
    · 研究目的第18-19页
    · 研究内容第19-20页
    · 技术流程第20-21页
第2章 遥感提取岩矿信息的理论基础及岩矿光谱特征第21-29页
  · 课题的理论基础第21-22页
    · 电子跃迁第21-22页
    · 基团振动第22页
  · 遥感岩矿识别的光谱特征第22-26页
  · 研究区遥感影像镶嵌图第26-29页
第3章 研究区地质概况第29-35页
  · 研究区地理概况第29-30页
  · 研究区地质背景第30-35页
    · 区域地质背景第30-31页
    · 区域地质构造第31页
    · 区域出露岩性第31-35页
第4章 面向对象的区域地质岩性划分第35-57页
  · 区域岩性分类的前提依据及方法流程第35-36页
    · 岩矿信息分类识别的前提依据第35页
    · 方法流程第35-36页
  · 数据融合处理第36-49页
    · 数据简介第36-37页
    · 遥感数据预处理第37-38页
    · 多源遥感影像融合第38-46页
    · 感兴趣区的建立第46-49页
  · LS-SVM 原理及分类第49-57页
    · 支持向量机分类原理第49-50页
    · 分类样本的选取第50-52页
    · 数据的压缩降维第52-53页
    · 分类模型的建立第53-54页
    · 分类结果第54-57页
第5章 基于 ASTER 数据的氧化物质量分数定量反演第57-83页
  · 多元回归模型的建立与比较第57-62页
    · 实验数据统计第57页
    · 多元回归分析第57-59页
    · 多元逐步回归分析第59-61页
    · 曲线回归分析第61-62页
  · 支持向量机回归模型第62-72页
    · 支持向量机基本思想及算法第62-67页
    · 数据形式变换第67页
    · 参数寻优算法第67-68页
    · 基于 PSO 算法优化参数的回归建模效果对比第68-72页
  · 核函数的改进后回归建模及反演第72-76页
    · 基于核函数的改进第72-73页
    · 改进核函数前后建模效果对比第73-76页
    · SiO2含量反演结果第76页
  · 氧化物质量百分含量定量反演第76-83页
第6章 研究区岩矿信息提取研究第83-97页
  · CIPW 标准矿物计算原理及实验数据统计第83-87页
    · CIPW 标准矿物计算简介第83页
    · CIPW 计算方法和步骤第83-84页
    · CIPW 标准矿物计算结果第84-87页
  · 岩石鉴定的矿物和化学条件第87-88页
    · 岩石和矿物关系第87页
    · 不同岩石之间平均矿物成分和化学成分对比第87-88页
  · 岩性分类规则的建立第88-95页
    · 花岗岩类别规则建立第89-90页
    · 碎屑岩类别规则建立第90-93页
    · 变质岩类别规则建立第93-95页
  · 研究区地质岩性分类结果第95-97页
第7章 结论和展望第97-99页
  · 结论第97-98页
  · 展望第98-99页
参考文献第99-107页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第107-109页
致谢第109 页

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