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高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
目录第9-12页
插图索引第12-15页
附表索引第15-16页
第1章 绪论第16-31页
    1.1 研究背景与意义第16-18页
    1.2 国内外研究现状第18-26页
        1.2.1 高光谱遥感影像特点与面临的挑战第18-20页
        1.2.2 研究现状与存在的问题第20-26页
    1.3 论文研究内容与章节安排第26-31页
        1.3.1 研究内容第28-29页
        1.3.2 章节安排第29-31页
第2章 基于图像融合与域变换递归滤波的高光谱影像特征提取第31-52页
    2.1 域变换递归滤波第31-35页
        2.1.1 一维域变换递归滤波原理第31-33页
        2.1.2 二维域变换递归滤波原理与特性第33-35页
    2.2 基于图像融合与递归滤波的特征提取算法第35-37页
        2.2.1 基于图像融合的特征降维第35-37页
        2.2.2 基于递归滤波的空间特征提取与分类第37页
    2.3 实验结果与分析第37-51页
        2.3.1 实验数据第38-40页
        2.3.2 评价指标第40-41页
        2.3.3 参数分析第41-43页
        2.3.4 实验结果第43-51页
    2.4 本章小结与讨论第51-52页
第3章 基于本质图像分解的高光谱影像特征提取第52-72页
    3.1 本质图像分解第52-54页
        3.1.1 本质图像分解原理与特性第52-53页
        3.1.2 基于最优化的本质图像分解方法第53-54页
    3.2 基于本质图像分解的特征提取算法第54-58页
        3.2.1 高光谱影像降维第54-55页
        3.2.2 分组本质图像分解第55-58页
    3.3 实验结果与分析第58-71页
        3.3.1 参数分析第58-60页
        3.3.2 实验结果第60-71页
    3.4 本章小结与讨论第71-72页
第4章 基于边缘保持滤波的高光谱影像空谱分类第72-89页
    4.1 边缘保持滤波第72-75页
        4.1.1 边缘保持滤波原理及其特性第72-73页
        4.1.2 双边滤波原理第73-74页
        4.1.3 引导滤波原理第74-75页
    4.2 基于边缘保持滤波的图像分类算法第75-78页
        4.2.1 监督分类建模第76页
        4.2.2 初始概率构造第76页
        4.2.3 概率图像滤波与分类第76-78页
    4.3 实验结果与分析第78-87页
        4.3.1 参数与滤波器影响分析第78-82页
        4.3.2 实验结果第82-87页
    4.4 本章小结与讨论第87-89页
第5章 基于扩展随机行走的高光谱影像空谱分类第89-102页
    5.1 随机行走第89-91页
        5.1.1 基于随机行走的图像分割原理第89-90页
        5.1.2 扩展随机行走原理第90-91页
    5.2 基于扩展随机行走的高光谱影像分类算法第91-94页
        5.2.1 基于支持向量机的初始概率估计第91-92页
        5.2.2 基于扩展随机行走的概率优化与分类第92-94页
    5.3 实验结果与分析第94-100页
        5.3.1 参数分析第94-96页
        5.3.2 实验结果第96-100页
    5.4 本章小结与讨论第100-102页
第6章 高光谱影像空谱特征提取与分类遥感应用实例第102-124页
    6.1 加拿大魁北克省塞特福德矿城城市分类第102-111页
        6.1.1 实验数据第102-104页
        6.1.2 实验设计与分析第104-111页
    6.2 肯尼迪航天中心周边植被识别第111-114页
        6.2.1 实验数据第111页
        6.2.2 实验设计与分析第111-114页
    6.3 博茨瓦纳草原湿地植被制图与灾害检测第114-117页
        6.3.1 实验数据第114-117页
        6.3.2 实验设计与分析第117页
    6.4 黄河口三角洲周边植被与水体制图第117-124页
        6.4.1 实验数据第120页
        6.4.2 实验设计与分析第120-124页
第7章 结论与展望第124-127页
    7.1 本文主要工作第124-125页
    7.2 下一步研究方向第125-127页
参考文献第127-136页
致谢第136-138页
附录 A:攻读学位期间参与的科研项目及所发表的学术论文目录第138-141页
附录 B:攻读学位期间申请专利及获得的奖励第141页

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