遥感矿化蚀变信息提取中两种新方法的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·遥感矿化信息蚀变提取研究现状 | 第12-13页 |
| ·支持向量机研究及应用现状 | 第13-16页 |
| ·SVM在遥感矿化蚀变信息提取中的应用研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的工作内容及工作量 | 第17-19页 |
| 第二章 支持向量机基本原理 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第19-23页 |
| ·机器学习问题的描述 | 第19-20页 |
| ·经验风险最小化 | 第20页 |
| ·模型复杂度与推广能力 | 第20-21页 |
| ·VC维 | 第21-22页 |
| ·推广性的界 | 第22页 |
| ·结构风险最小化 | 第22-23页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第23-30页 |
| ·线性支持向量机 | 第24-27页 |
| ·非线性支持向量机 | 第27-30页 |
| ·SVM的泛化性能 | 第30-31页 |
| ·影响学习机器泛化性的因素 | 第30页 |
| ·SVM的泛化性能 | 第30-31页 |
| ·各种变形的支持向量机算法 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 岩石矿物光谱特征研究 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·矿物的光谱特征 | 第34-36页 |
| ·电子跃迁 | 第34-35页 |
| ·原子团振动 | 第35-36页 |
| ·岩石的光谱特征 | 第36-39页 |
| ·蚀变岩的光谱特征 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 支持向量机应用中几个关键问题的研究 | 第43-56页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·实验数据 | 第43-45页 |
| ·SVM模型对SVM分类器性能的影响 | 第45-47页 |
| ·SVM模型参数选择方法 | 第47-48页 |
| ·多类算法研究 | 第48-54页 |
| ·常用的多类算法对比实验 | 第48-52页 |
| ·基于目标类的多类算法改进 | 第52-54页 |
| ·训练样本数目对精度的影响实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 光谱相似尺度方法提取矿化蚀变信息 | 第56-81页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·光谱相似尺度的理论基础 | 第57-58页 |
| ·常用的遥感矿化蚀变信息提取方法 | 第58-60页 |
| ·比值变换法 | 第59页 |
| ·主成分分析法 | 第59-60页 |
| ·光谱角度填图法 | 第60页 |
| ·混合像元分解法 | 第60页 |
| ·基于光谱相似尺度的矿化蚀变信息提取实验 | 第60-79页 |
| ·研究区地理概况 | 第60-61页 |
| ·区域大地构造背景 | 第61-62页 |
| ·区域地质背景 | 第62-64页 |
| ·区域遥感地质特征 | 第64-66页 |
| ·区域地球化学特征 | 第66页 |
| ·矿床地质特征 | 第66-70页 |
| ·遥感数据源及其特征 | 第70-74页 |
| ·光谱相似尺度提取矿化蚀变信息 | 第74-76页 |
| ·遥感蚀变信息提取结果评价 | 第76-78页 |
| ·遥感找矿预测 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 基于SVM的遥感矿化蚀变信息提取的研究 | 第81-99页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·基于SVM的遥感数据矿化蚀变信息提取实验 | 第81-98页 |
| ·研究区地理概况 | 第81页 |
| ·区域大地构造背景 | 第81-83页 |
| ·区域地质背景 | 第83-87页 |
| ·研究区典型矿床地质特征 | 第87-88页 |
| ·研究区典型矿床地质特征 | 第88-89页 |
| ·遥感数据源及其特征 | 第89-92页 |
| ·SVM遥感影像矿化信息提取 | 第92-94页 |
| ·提取结果评价 | 第94-97页 |
| ·遥感找矿预测 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第七章 算法软件实现 | 第99-109页 |
| ·引言 | 第99页 |
| ·开发平台和工具 | 第99页 |
| ·库和类 | 第99-101页 |
| ·MFC类库 | 第99-100页 |
| ·Libsvm | 第100页 |
| ·CDIB类 | 第100-101页 |
| ·软件功能模块 | 第101-108页 |
| ·软件的功能设计 | 第101-102页 |
| ·样本采集模块 | 第102-105页 |
| ·光谱相似尺度分类 | 第105-106页 |
| ·支持向量机模块 | 第106-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第八章 总结与展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第121页 |
