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基于叶片光谱的农业区域植物分类策略研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 背景与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
    1.3 研究目的、内容与组织结构第13-15页
第2章 植物遥感分类基本理论与方法第15-27页
    2.1 植物光谱特性第15-18页
    2.2 植物光谱分析方法第18-23页
        2.2.1 光谱特征变量第18-20页
        2.2.2 主成分分析第20-21页
        2.2.3 离散小波变换第21-23页
    2.3 植物分类算法第23-25页
        2.3.1 K最近邻第23页
        2.3.2 支持向量机第23-24页
        2.3.3 随机森林第24-25页
    2.4 小结第25-27页
第3章 叶片光谱数据获取及预处理第27-33页
    3.1 叶片光谱数据获取第27-28页
    3.2 叶片光谱数据预处理第28-29页
    3.3 光谱特征变量的提取第29-32页
    3.4 小结第32-33页
第4章 基于光谱特征变量和主成分分析的植物分类策略第33-43页
    4.1 前言第33页
    4.2 方法第33-35页
    4.3 结果第35-41页
        4.3.1 基于光谱特征变量的植物分类第35-37页
        4.3.2 基于主成分分析的植物分类第37-39页
        4.3.3 植物遥感分类精度综合评价第39-41页
    4.4 讨论第41-42页
    4.5 小结第42-43页
第5章 基于离散小波变换和主成分分析的植物分类策略第43-53页
    5.1 前言第43页
    5.2 方法第43-45页
    5.3 结果第45-50页
        5.3.1 基于离散小波变换的光谱曲线特征分析及主成分分析第45-46页
        5.3.2 基于离散小波变换和主成分分析的植物分类第46-50页
    5.4 讨论第50-51页
    5.5 小结第51-53页
第6章 总结与展望第53-55页
    6.1 总结第53-54页
    6.2 展望第54-55页
参考文献第55-60页
致谢第60-61页
攻读硕士学位期间的研究成果第61页

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