| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·高光谱图像数据 | 第8-9页 |
| ·高光谱数据描述 | 第9-11页 |
| ·高光谱遥感技术的发展 | 第11-13页 |
| ·高光谱遥感技术的运用 | 第13-14页 |
| ·本文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 高光谱图像的特征约简及研究现状 | 第16-28页 |
| ·高光谱图像特征约简 | 第16-18页 |
| ·高光谱图像特征约简研究现状与分析 | 第18-26页 |
| ·基于划分数据源的特征约简 | 第18-20页 |
| ·基于波段选择的特征约简 | 第20-23页 |
| ·基于特征提取的特征约简 | 第23-25页 |
| ·基于融合技术的特征约简 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 增强局部 Fisher 判别分析 | 第28-44页 |
| ·线性判别分析 | 第28-29页 |
| ·局部 Fisher 鉴别分析 | 第29-31页 |
| ·增强局部 Fisher 判别分析 | 第31-34页 |
| ·局部多样性邻接图 | 第31-32页 |
| ·目标函数 | 第32-34页 |
| ·算法总结 | 第34页 |
| ·实验仿真与分析 | 第34-42页 |
| ·Indian Pines 高光谱数据仿真 | 第34-38页 |
| ·Pavia University 高光谱数据仿真 | 第38-41页 |
| ·实验结果分析以及算法讨论 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于多模态思想的半监督邻域保持边界 Fisher 判别 | 第44-56页 |
| ·多模态思想的介绍 | 第44-45页 |
| ·多模态数据简介 | 第44页 |
| ·多模态数据的作用 | 第44页 |
| ·多模态数据的特征提取 | 第44-45页 |
| ·邻域保持边界 Fisher 判别 | 第45-51页 |
| ·算法思想 | 第45-46页 |
| ·有标签模态数据的边界 Fisher 判别 | 第46-48页 |
| ·无标签模态数据的邻域保持嵌入 | 第48-49页 |
| ·NPMFA 目标函数 | 第49-50页 |
| ·算法总结 | 第50-51页 |
| ·实验仿真与分析 | 第51-55页 |
| ·Indian Pines 高光谱数据仿真 | 第51-53页 |
| ·Pavia University 高光谱数据仿真 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析以及算法讨论 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 研究成果 | 第66-67页 |
