| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 相关领域的研究动态 | 第17-22页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第22-24页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第24-26页 |
| 2 多元逻辑回归高光谱遥感影像监督分类 | 第26-36页 |
| 2.1 多元逻辑回归 | 第26-27页 |
| 2.2 回归参数求解策略 | 第27-29页 |
| 2.3 DFP修正拟牛顿算法 | 第29-31页 |
| 2.4 本章实验数据 | 第31-32页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第32-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 基于多元逻辑回归分类器的半监督样本选择 | 第36-49页 |
| 3.1 非标记样本选择 | 第36页 |
| 3.2 常用样本增选策略 | 第36-38页 |
| 3.3 基于选择性方差的样本增选方法 | 第38-40页 |
| 3.4 结果与分析 | 第40-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于邻域信息和多分类器的半监督标签确定 | 第49-65页 |
| 4.1 非标记样本标注分析 | 第49页 |
| 4.2 常用非标记样本的确定方法 | 第49-52页 |
| 4.3 基于邻域信息和多分类器融合的遥感半监督分类 | 第52-56页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第56-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 结论与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 结论 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |