| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 导言 | 第9-17页 |
| 1．1 遥感技术的发展简史 | 第9-10页 |
| 1．2 论文研究背景和选题意义 | 第10-13页 |
| 1．2．1 高光谱遥感的发展现状及未来趋势 | 第10-11页 |
| 1．2．2 影像边缘信息的重要性 | 第11-12页 |
| 1．2．3 高光谱边缘提取与数据场思想的引入 | 第12-13页 |
| 1．3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1．3．1 高光谱边缘提取领域 | 第13-14页 |
| 1．3．2 数据场领域 | 第14-15页 |
| 1．4 论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1．4．1 本论文的研究内容和目标 | 第15-16页 |
| 1．4．2 本论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 高光谱遥感概述 | 第17-31页 |
| 2．1 高光谱分辨率遥感 | 第17-19页 |
| 2．1．1 高光谱遥感成像特点 | 第17-18页 |
| 2．1．2 高光谱遥感数据特点 | 第18-19页 |
| 2．2 成像光谱仪发展历程及现状 | 第19-24页 |
| 2．2．1 机载成像光谱仪 | 第20-22页 |
| 2．2．2 星载成像光谱仪 | 第22-24页 |
| 2．3 成像光谱的数据特征及主要处理技术 | 第24-29页 |
| 2．3．1 成像光谱数据的一般特征 | 第24-25页 |
| 2．3．2 成像光谱数据固有的不确定性 | 第25-26页 |
| 2．3．3 成像光谱数据处理的主要技术 | 第26-29页 |
| 2．4 高光谱遥感的信息挖掘 | 第29-30页 |
| 2．5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 遥感影像边缘提取 | 第31-43页 |
| 3．1 单幅影像的边缘提取方法 | 第31-36页 |
| 3．1．1 经典的影像边缘提取方法 | 第31-32页 |
| 3．1．2 基于能量最小化为准则的全局提取影像边缘方法 | 第32-33页 |
| 3．1．3 现代信号处理技术提取图像边缘方法 | 第33-36页 |
| 3．2 高光谱影像的边缘提取方法 | 第36-42页 |
| 3．2．1 基于八方向的Prewitt算子的综合边缘提取 | 第37-38页 |
| 3．2．2 基于灰度矢量相关的边缘提取 | 第38-39页 |
| 3．2．3 能量边缘提取 | 第39-40页 |
| 3．2．4 频率边缘提取 | 第40-42页 |
| 3．3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 数据场原理 | 第43-54页 |
| 4．1 数据场的引入 | 第43页 |
| 4．2 数据场介绍 | 第43-47页 |
| 4．2．1 数据场的概念和性质 | 第44-46页 |
| 4．2．2 数据场的基本思想 | 第46-47页 |
| 4．3 数据场的场强函数和势函数 | 第47-53页 |
| 4．3．1 数据场的场强函数 | 第47-49页 |
| 4．3．2 数据场的势函数 | 第49-50页 |
| 4．3．3 数据场的影响因素 | 第50-53页 |
| 4．4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于数据场模型的边缘提取 | 第54-80页 |
| 5．1 模型的整体构建思想 | 第54-55页 |
| 5．2 光谱矢量点的场强函数和势函数 | 第55-58页 |
| 5．2．1 场强函数 | 第56-57页 |
| 5．2．2 势函数 | 第57-58页 |
| 5．3 算法实现 | 第58页 |
| 5．4 实验与分析 | 第58-79页 |
| 5．4．1 源数据 | 第58-60页 |
| 5．4．2 辐射因子σ的选取 | 第60-64页 |
| 5．4．3 不同类型边缘的检测研究 | 第64-68页 |
| 5．4．4 多尺度边缘和有权数据场 | 第68-72页 |
| 5．4．5 不同算法对比 | 第72-74页 |
| 5．4．6 其他数据的实验结果 | 第74-79页 |
| 5．5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 结论和展望 | 第80-83页 |
| 6．1 全文总结 | 第80-81页 |
| 6．2 展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 硕士期间的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |