| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 辐射校正研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 光谱相似度计算方法 | 第10页 |
| 1.2.3 光谱特征提取 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作及组织结构 | 第12-14页 |
| 2 基于水汽含量和能见度反演的辐射校正方法研究 | 第14-28页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 大气辐射效应建模机理 | 第14-17页 |
| 2.3 基于水汽含量和能见度反演的辐射校正方法 | 第17-24页 |
| 2.3.1 辐射定标 | 第17-18页 |
| 2.3.2 几何校正 | 第18-19页 |
| 2.3.3 水汽含量反演方法 | 第19-21页 |
| 2.3.4 能见度反演方法 | 第21-23页 |
| 2.3.5 大气辐射校正参数反演 | 第23-24页 |
| 2.4 辐射校正实验与分析 | 第24-27页 |
| 2.5 总结 | 第27-28页 |
| 3 基于光谱特征参量的辐射校正精度相关分析方法 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 辐射校正精度评价实施方案及流程 | 第28-31页 |
| 3.3 光谱匹配度计算方法 | 第31-37页 |
| 3.4 光谱匹配分类决策方法 | 第37-38页 |
| 3.5 典型光谱特征提取及实验 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于高光谱图像局部保持降维的辐射校正性能评估方法 | 第40-57页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 高光谱数据降维特征提取方法 | 第40-45页 |
| 4.2.1 线性判别分析法(LDA) | 第40-43页 |
| 4.2.2 局部保持投影(LPP) | 第43页 |
| 4.2.3 近邻保持嵌入(NPE) | 第43-44页 |
| 4.2.4 邻接权重矩阵的推广 | 第44-45页 |
| 4.3 基于分块矩阵特征分解的局部保持降维方法改进 | 第45-54页 |
| 4.3.1 问题的提出 | 第45-46页 |
| 4.3.2 问题解决思路 | 第46-47页 |
| 4.3.3 运算过程及流程设计 | 第47-50页 |
| 4.3.4 限制内存的矩阵计算处理分析 | 第50-52页 |
| 4.3.5 运行效率及收敛性实验 | 第52-54页 |
| 4.4 基于局部保持降维的性能评估流程设计 | 第54页 |
| 4.5 局部保持降维方法的有效性实验 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 机载成像光谱仪辐射校正性能评估实验 | 第57-64页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 光谱匹配方法和分类决策方法性能分析 | 第57-59页 |
| 5.3 辐射校正性能评估实验 | 第59-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71页 |