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基于改进高斯模型的高光谱遥感岩矿识别

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 前言第10-13页
   ·课题依托项目介绍第10-11页
   ·研究的目的意义第11-13页
2 高光谱目标提取算法的物理基础第13-28页
   ·光谱分析第13-15页
     ·原子光谱特征第13-14页
     ·分子光谱特征第14-15页
     ·光谱与算法分析第15页
   ·高光谱遥感数据分析第15-16页
     ·高光谱遥感数据的特点第15-16页
     ·高光谱遥感数据特点与算法分析第16页
   ·岩石、矿物光谱分析第16-28页
     ·矿物光谱特征第17-20页
     ·矿物光谱产生的原因第20-22页
     ·岩石光谱特征第22-25页
     ·岩石光谱的影响因素第25-28页
3 高光谱岩矿识别方法及研究现状第28-36页
   ·基于特征谱带的矿物识别方法第29-30页
     ·光谱微分技术第29-30页
     ·光谱吸收指数第30页
   ·基于完全波形特征的矿物识别方法第30-36页
     ·基于“纯像元”的分析方法第30-33页
     ·基于混合像元的分析方法第33-36页
4 改进高斯模型(MGM)算法与实现第36-48页
   ·MGM 模型的物理理论基础第36-37页
   ·MGM 模型的确立研究第37-41页
   ·MGM 模型的应用研究现状第41-42页
   ·MGM 的数学模型分析第42-45页
   ·MGM 模型的算法实现第45-48页
5 实验分析与研究第48-68页
   ·波谱库数据的选择与提取第49-54页
     ·波谱库研究现状简介第49-50页
     ·波谱库数据导入、分析、导出第50页
     ·矿物波谱波段选择第50-54页
   ·模型参数的拟合第54-64页
   ·依据MGM 模型的高光谱图像识别第64-68页
6 总结与展望第68-70页
   ·对本文工作的总结第68-69页
   ·对下一步工作的设想第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
附录第74页

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