| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2.1 湿地遥感分类数据源 | 第10-11页 |
| 1.2.2 湿地遥感分类方法 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容、技术路线及创新点 | 第12-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第14-15页 |
| 第二章 研究区、数据源与数据预处理 | 第15-23页 |
| 2.1 研究区概况 | 第15-16页 |
| 2.1.1 水文特征 | 第15-16页 |
| 2.1.2 气候特征 | 第16页 |
| 2.1.3 动植物特征 | 第16页 |
| 2.1.4 地形地貌特征 | 第16页 |
| 2.2 数据来源及预处理 | 第16-23页 |
| 2.2.1 影像数据 | 第16-19页 |
| 2.2.1.1 环境系列影像 | 第16-17页 |
| 2.2.1.2 SPOT-5影像 | 第17页 |
| 2.2.1.3 几何校正 | 第17-18页 |
| 2.2.1.4 大气校正 | 第18页 |
| 2.2.1.5 影像融合 | 第18-19页 |
| 2.2.2 光谱数据 | 第19-23页 |
| 2.2.2.1 野外采样 | 第19页 |
| 2.2.2.2 分类体系的确定 | 第19-20页 |
| 2.2.2.3 光谱库的构建 | 第20-23页 |
| 第三章 湿地遥感分类及精度对比 | 第23-35页 |
| 3.1 基于稀疏约束最小二乘光谱解混方法与实现 | 第23-31页 |
| 3.1.1 基于稀疏约束最小二乘光谱解混算法 | 第23-25页 |
| 3.1.2 基于Matlab的稀疏约束最小二乘解混算法的实现 | 第25-27页 |
| 3.1.3 真实数据验证 | 第27-31页 |
| 3.1.3.1 分类结果 | 第27-29页 |
| 3.1.3.2 精度验证 | 第29-31页 |
| 3.2 基于全约束最小二乘光谱解混算法的湿地分类 | 第31-32页 |
| 3.2.1 分类结果 | 第31-32页 |
| 3.2.2 精度验证 | 第32页 |
| 3.3 基于稀疏约束与全约束最小二乘光谱解混算法的对比分析 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 结论与讨论 | 第35-38页 |
| 4.1 结论 | 第35-36页 |
| 4.2 讨论 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44页 |