| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-26页 |
| ·高光谱遥感的数据特点及其发展和应用现状 | 第11-16页 |
| ·高光谱遥感的理论基础及数据特点 | 第11-13页 |
| ·高光谱图像的发展和应用 | 第13-15页 |
| ·高光谱图像数据的分析处理的研究理论概况 | 第15-16页 |
| ·高光谱图像分类的研究现状 | 第16-24页 |
| ·有监督分类与无监督分类 | 第18-21页 |
| ·硬分类与软分类 | 第21-23页 |
| ·高光谱数据分类存在的问题 | 第23-24页 |
| ·课题目的及研究内容 | 第24-26页 |
| 第2章 分类预备知识及相关理论研究 | 第26-36页 |
| ·分类基本流程及评价准则 | 第26-30页 |
| ·分类基本流程 | 第26-28页 |
| ·硬分类评价准则 | 第28-29页 |
| ·软分类评价准则 | 第29-30页 |
| ·支持向量机理论 | 第30-35页 |
| ·最优分类面 | 第30-33页 |
| ·支持向量机 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于模糊方法的无监督硬分类 | 第36-54页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·ISODATA算法 | 第37-41页 |
| ·模糊C-均值算法 | 第41-45页 |
| ·模糊C-均值算法描述 | 第41-44页 |
| ·模糊C-均值的算法分析 | 第44-45页 |
| ·模糊ISODATA的算法描述 | 第45-47页 |
| ·分类效果评价 | 第47-53页 |
| ·本文方法与模糊C-均值方法的比较 | 第47-50页 |
| ·参数的设置对分类性能的影响 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于SVM的有监督硬分类 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·多类分类问题支持向量机的实现 | 第54-62页 |
| ·用多个两类分类器实现多类分类 | 第54-56页 |
| ·用层次型两类分类器实现多类分类 | 第56-62页 |
| ·高光谱遥感图像分类仿真实验 | 第62-65页 |
| ·实验图像和分类流程 | 第62-64页 |
| ·基于DAG-SVM和ADAG-SVM的高光谱分类实验 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 高光谱图像的软分类方法 | 第66-74页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·基于LSMM的无监督软分类方法 | 第67-69页 |
| ·基于SVM的有监督软分类方法 | 第69-71页 |
| ·软分类效果评价 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 个人简历 | 第85页 |