基于降维的Hyperion高光谱数据的树种识别研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-8页 |
| 绪论 | 第8-18页 |
| 1 高光谱遥感的概念和特点 | 第8-10页 |
| 2 高光谱成像光谱仪的发展 | 第10-12页 |
| 3 高光谱数据树种识别研究现状 | 第12-15页 |
| 4 研究意义、研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| ·研究意义 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·技术路线 | 第16-18页 |
| 第一章 试验区概况及数据获取 | 第18-22页 |
| 1 试验区概况 | 第18-19页 |
| 2 试验区数据获取 | 第19-22页 |
| ·遥感数据获取 | 第19页 |
| ·地面实况数据获取 | 第19页 |
| ·分类系统的确定 | 第19-22页 |
| 第二章 Hyperion数据预处理 | 第22-36页 |
| 1 EO-1 Hyperion数据产品 | 第22-23页 |
| 2 Hyperion数据预处理 | 第23-34页 |
| ·波段剔除 | 第24-25页 |
| ·非正常像元分类和修复 | 第25-29页 |
| ·坏线的修复 | 第26-27页 |
| ·条纹的去除 | 第27-29页 |
| ·几何纠正 | 第29-31页 |
| ·大气校正 | 第31-34页 |
| 3 有林地提取 | 第34-36页 |
| 第三章 Hyperion数据的降维 | 第36-40页 |
| 1 MNF变换 | 第36-38页 |
| ·MNF变换原理 | 第36-37页 |
| ·Hyperion数据的MNF变换 | 第37-38页 |
| 2 ICA变换 | 第38-40页 |
| ·ICA变换原理 | 第38-39页 |
| ·Hyperion数据的ICA变换 | 第39-40页 |
| 第四章 Hyperion数据的树种识别 | 第40-56页 |
| 1 树种的分类方法 | 第40-45页 |
| ·最大似然分类法 | 第41-42页 |
| ·光谱角填图法 | 第42-43页 |
| ·支持向量机分类法 | 第43-45页 |
| ·原理 | 第43-44页 |
| ·分类过程 | 第44-45页 |
| 2 高光谱图像分类与分类后处理 | 第45-56页 |
| ·确定训练样本和检验样本 | 第45-46页 |
| ·分类精度评价指标 | 第46-48页 |
| ·分类结果与分析 | 第48-56页 |
| ·MLC分类结果 | 第49-50页 |
| ·SAM分类结果 | 第50-52页 |
| ·SVM分类结果 | 第52-53页 |
| ·降维分类结果 | 第53-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 1 研究结果与结论 | 第56-57页 |
| 2 存在问题与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 个人简历 | 第68-69页 |
