结合空间信息的高光谱遥感图像分类方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 高光谱遥感技术的发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 高光谱数据的特点 | 第12-13页 |
| 1.2.3 高光谱图像分类技术研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的主要贡献 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 稀疏表示理论及低秩理论 | 第18-29页 |
| 2.1 稀疏表示理论基础 | 第18-23页 |
| 2.1.1 信号的表示 | 第18-20页 |
| 2.1.2 稀疏性度量 | 第20页 |
| 2.1.3 高光谱信号的稀疏表示基本模型 | 第20-22页 |
| 2.1.4 高光谱信号的重建与分类 | 第22-23页 |
| 2.2 低秩分解基本理论 | 第23-28页 |
| 2.2.1 低秩分解的基本模型 | 第24-26页 |
| 2.2.2 低秩分解的优化算法 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 结合空间信息的高光谱图像分类算法 | 第29-38页 |
| 3.1 联合稀疏模型 | 第29-30页 |
| 3.2 结合局部信息的高光谱联合稀疏分类方法 | 第30-32页 |
| 3.3 非局部加权的联合稀疏分类方法 | 第32-33页 |
| 3.4 基于低秩分解的联合稀疏分类方法 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第38-55页 |
| 4.1 实验数据 | 第38-40页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第40-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
