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超光谱遥感图像降维及分类方法研究
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超光谱遥感图像降维及分类方法研究
论文目录
 
第1章 绪论第13-33 页
　　1．1 课题的背景第13-20 页
　　　　1．1．1 超光谱遥感原理概述第14-15 页
　　　　1．1．2 超光谱遥感发展概述第15-17 页
　　　　1．1．3 超光谱遥感与多光谱遥感的区别与联系第17-20 页
　　1．2 超光谱遥感数据简介第20-23 页
　　　　1．2．1 数据特点第20 页
　　　　1．2．2 表现形式第20-22 页
　　　　1．2．3 数据分布形式第22-23 页
　　1．3 超光谱遥感图像分类处理国内外研究现状第23-29 页
　　　　1．3．1 监督分类与非监督分类第24-27 页
　　　　1．3．2 参数分类与非参数分类第27-28 页
　　　　1．3．3 确定性分类与非确定性分类第28-29 页
　　　　1．3．4 其他分类方法第29 页
　　1．4 超光谱遥感国内研究现状第29-31 页
　　1．5 课题的目的与研究内容第31-33 页
　　　　1．5．1 课题的目的与意义第31 页
　　　　1．5．2 论文的主要研究内容第31-33 页
第2章 超光谱遥感图像的降维方法研究第33-49 页
　　2．1 引言第33 页
　　2．2 超光谱遥感图像降维研究的意义第33-34 页
　　2．3 超光谱遥感图像降维方式综述第34-41 页
　　　　2．3．1 利用波段选择进行降维第34-36 页
　　　　2．3．2 通过划分数据源进行降维第36-37 页
　　　　2．3．3 利用特征提取技术进行降维第37-39 页
　　　　2．3．4 利用融合技术进行降维第39-41 页
　　　　2．3．5 多种方法综合降维第41 页
　　2．4 超光谱图像的自适应波段选择降维第41-48 页
　　　　2．4．1 算法原理第42-43 页
　　　　2．4．2 实验图像第43-45 页
　　　　2．4．3 分类算法第45-46 页
　　　　2．4．5 实验结果与分析第46-48 页
　　2．5 本章小结第48-49 页
第3章 基于高斯低通滤波的超光谱遥感图像分类第49-71 页
　　3．1 引言第49-50 页
　　3．2 超光谱遥感图像类别可分性判定研究第50-57 页
　　　　3．2．1 超光谱数据样本分布的几个描述量第50-52 页
　　　　3．2．2 类别可分离性判据第52 页
　　　　3．2．3 几种常用的距离判据第52-53 页
　　　　3．2．4 多元正态分布下的Bhattacharyya距离第53-56 页
　　　　3．2．5 Bhattacharyya距离的错误率分析第56-57 页
　　3．3 低通滤波第57-62 页
　　　　3．3．1 高斯低通滤波原理第58-59 页
　　　　3．3．2 高斯低通滤波器的空域实现第59-60 页
　　　　3．3．3 基于高斯低通滤波的分类器设计第60-62 页
　　3．4 仿真实验第62-70 页
　　　　3．4．1 实验图像第62-63 页
　　　　3．4．2 分类结果的评价方法第63-64 页
　　　　3．4．3 分类实验第64-70 页
　　3．5 本章小结第70-71 页
第4章 基于第二代小波融合的超光谱遥感图像分类第71-91 页
　　4．1 引言第71-72 页
　　4．2 第二代小波算法第72-75 页
　　　　4．2．1 第二代小波基本理论第73-74 页
　　　　4．2．2 第二代小波的优点第74-75 页
　　4．3 一种新的第二代小波构造方法第75-81 页
　　　　4．3．1 算法原理第75-81 页
　　4．4 基于融合的超光谱遥感图像分类第81-90 页
　　　　4．4．1 最大似然算法性能分析第81-82 页
　　　　4．4．2 EM算法对最大似然算法参数的优化第82-84 页
　　　　4．4．3 分类实验与结果分析第84-90 页
　　4．5 本章小结第90-91 页
第5章 基于模糊聚类的超光谱遥感图像的支持向量机分类第91-108 页
　　5．1 引言第91-92 页
　　5．2 模糊集合与模糊聚类第92-95 页
　　　　5．2．1 模糊性和模糊子集第93-94 页
　　　　5．2．2 模糊关系第94-95 页
　　5．3 模式识别中的模糊集理论第95-98 页
　　　　5．3．1 隶属度原则和择近原则第95-97 页
　　　　5．3．2 模糊 C均值聚类方法第97-98 页
　　5．4 基于模糊聚类的支持向量机分类第98-103 页
　　　　5．4．1 线性支持向量机与最优分类面第99-101 页
　　　　5．4．3 非线性支持向量机第101-103 页
　　　　5．4．4 支持向量机的优点第103 页
　　5．5 实验仿真与结果分析第103-107 页
　　5．6 本章小结第107-108 页
结论第108-110 页
参考文献第110-125 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第125-127 页
致谢第127-128 页
个人简历第128页

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