湿地植物高光谱特征分析与物种识别模型构建
摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-11页 |
第1章 引言 | 第11-15页 |
·研究背景 | 第11-12页 |
·选题目的与意义 | 第12-13页 |
·科学问题 | 第13-14页 |
·论文框架及主要内容 | 第14-15页 |
第2章 高光谱遥感及应用的国内外进展 | 第15-24页 |
·高光谱遥感和高光谱数据 | 第15-19页 |
·高光谱遥感的概念 | 第15-16页 |
·高光谱数据的获取 | 第16-18页 |
·高光谱数据的特点 | 第18-19页 |
·高光谱遥感数据的分析方法 | 第19-21页 |
·基于光谱连续性特点的分析方法 | 第19-20页 |
·基于数据量大特点的分析方法 | 第20-21页 |
·高光谱遥感的应用领域 | 第21-22页 |
·高光谱遥感在湿地科学中的应用现状 | 第22-24页 |
第3章 研究区域与研究方法 | 第24-28页 |
·研究区域 | 第24页 |
·数据采集与预处理 | 第24-26页 |
·研究方法与技术路线 | 第26-28页 |
第4章 高光谱数据的连续性特征分析 | 第28-43页 |
·引言 | 第28-29页 |
·研究方法 | 第29-33页 |
·光谱反射率的计算 | 第29-30页 |
·导数光谱计算 | 第30页 |
·连续统去除法 | 第30-33页 |
·研究结果 | 第33-41页 |
·湿地植物的原始光谱特征比较 | 第33-35页 |
·湿地植物的导数光谱特征分析 | 第35-37页 |
·湿地植物的连续统去除光谱分析 | 第37-41页 |
·连续统去除光谱的参数提取 | 第41页 |
·分析讨论 | 第41-42页 |
·小结 | 第42-43页 |
第5章 高光谱数据的光谱降维研究 | 第43-54页 |
·引言 | 第43-44页 |
·研究方法 | 第44-45页 |
·特征选择——马氏距离法 | 第44-45页 |
·特征提取——主成分分析法 | 第45页 |
·研究结果 | 第45-50页 |
·马氏距离法进行特征选择结果 | 第45-50页 |
·主成分分析法进行特征提取的结果 | 第50页 |
·分析讨论 | 第50-53页 |
·小结 | 第53-54页 |
第6章 参数检验与判别模型构建 | 第54-65页 |
·前言 | 第54页 |
·研究方法 | 第54-56页 |
·敏感度检验 | 第54-55页 |
·独立性检验 | 第55页 |
·情景假设与判别模型建立 | 第55-56页 |
·研究结果 | 第56-63页 |
·敏感度检验结果 | 第56-58页 |
·独立性检验结果 | 第58-59页 |
·判别模型精度比较 | 第59-61页 |
·最佳判别模型 | 第61-63页 |
·分析讨论 | 第63-64页 |
·小结 | 第64-65页 |
第7章 结论与建议 | 第65-68页 |
·主要研究结论 | 第65-66页 |
·建议 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-76页 |
附录A 本研究选取的十五种湿地植物的野外照片 | 第76-79页 |
附录B 九种情景构建模型的误差矩阵 | 第79-88页 |
附录C 七种情景构建模型的二维样点分布图 | 第88-95页 |
致谢 | 第95-96页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第96-97页 |