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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于多特征融合的高光谱影像地物精细分析方法研究
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基于多特征融合的高光谱影像地物精细分析方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
第一章 概述第13-23页
   ·研究背景和意义第13-17页
   ·国内外研究现状第17-21页
     ·高光谱遥感影像分类研究现状第17-20页
     ·高光谱遥感影像小目标识别研究现状第20-21页
   ·本文的主要研究内容第21-23页
     ·一种综合利用多种光谱相似性测度的自适应分类方法第21-22页
     ·结合空间-光谱特征的高光谱影像分类方法第22页
     ·一种面向端元集分析的高光谱影像小目标识别方法第22-23页
第二章 高光谱影像地物精细分析中的几个问题第23-45页
   ·高光谱影像特点和地物精细分析简介第23-29页
     ·高光谱影像特点和地物精细分析的研究内容第23-26页
     ·高光谱影像地物精细分析中的难题第26-29页
   ·高光谱影像精细分类第29-35页
     ·高光谱影像分类方法概述第29-33页
     ·高光谱影像精细分类中的几个问题第33-35页
   ·高光谱影像小目标识别第35-41页
     ·高光谱影像中目标存在的几种形式第35-36页
     ·高光谱影像小目标识别与分类的差异和关系第36-37页
     ·高光谱影像目标识别与传统目标识别比较第37-38页
     ·高光谱影像小目标识别的算法流程和设计理论第38-39页
     ·高光谱影像小目标识别中的几个问题第39-41页
   ·本文研究方法的技术流程图第41-43页
   ·本章小结第43-45页
第三章 一种综合利用多种光谱相似性测度的自适应分类方法第45-70页
   ·光谱相似性测度分析第45-47页
   ·SVM分类器第47-55页
     ·线性可分支持向量机第47-50页
     ·非线性可分支持向量机和核函数第50-52页
     ·支持向量机的不同分类类型第52-55页
   ·基于光谱特征匹配的分类方法第55-61页
     ·基于全波段的光谱特征自适应分类第55-60页
     ·基于高光谱影像波段子空间的光谱特征自适应分类第60-61页
   ·实验与分析第61-68页
   ·本章小结第68-70页
第四章 结合空间-光谱特征的高光谱影像分类第70-96页
   ·基于像斑的高光谱影像分类方法第70-72页
     ·像斑的概念第70-71页
     ·基于像斑的高光谱影像分类方法的理论依据第71页
     ·基于像斑的高光谱影像分类方法处理流程第71-72页
   ·高光谱影像分割第72-79页
     ·影像分割的常规方法第73-74页
     ·基于eCongnition的高光谱影像分割原理第74-76页
     ·高光谱影像分割实验第76-79页
   ·结合空间-光谱特征的分类策略第79-85页
     ·算法流程第79-83页
     ·类别共生矩阵第83-85页
   ·实验与分析第85-95页
   ·本章小结第95-96页
第五章 利用ICA正交子空间投影加权的高光谱影像小目标识别算法第96-124页
   ·现有的小目标识别算法应用现状分析第96-99页
     ·利用原始光谱特征的方法第96-97页
     ·基于概率统计模型的小目标识别第97页
     ·基于线性混合光谱模型的子空间投影方法第97-99页
   ·高光谱影像降维策略第99-101页
     ·高光谱影像数据降维的常用方法第99-100页
     ·高光谱影像数据降维方法选择策略第100-101页
   ·高光谱影像小目标识别中的特征提取第101-105页
     ·ICA的提出和发展现状第101-103页
     ·基于FastICA的高光谱影像特征提取第103-105页
   ·正交子空间投影算法在小目标识别中的应用第105-111页
     ·目标与背景第105-106页
     ·正交子空间投影算法的优越性及其局限性第106-107页
     ·基于USGS光谱库的仿真实验与分析第107-111页
   ·利用ICA正交子空间投影加权的小目标识别算法第111-114页
   ·实验与分析第114-123页
     ·AVIRIS影像实验第114-120页
     ·HyMap影像实验第120-123页
   ·本章小结第123-124页
第六章 总结与展望第124-127页
   ·本文的主要工作和创新点第124-126页
   ·下一步研究工作和展望第126-127页
参考文献第127-137页
攻读博士学位期间科研情况和发表论文第137-138页
 参与的主要科研项目第137页
 攻读博士期间发表论文第137-138页
攻读博士学位期间主要获奖情况第138-139页
致谢第139页

 
 
论文编号BS2197038,这篇论文共139
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