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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

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