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青藏高原中分辩率亚像元雪填图算法研究

第一章 绪论第1-28页
   ·研究意义第9-11页
   ·国内外研究现状第11-27页
     ·雪光谱特征第11-12页
     ·积雪遥感进展第12-27页
       ·积雪遥感监测数据源第12-15页
       ·雪盖填图算法第15-20页
    1.传统的监督和非监督多光谱图像分类第16页
    2.光谱比率和阈值第16页
    3.线性拟和第16-17页
    4.混合光谱分解第17-20页
       ·存在的问题第20-27页
    1.MODIS二值雪填图算法中存在的问题第20-25页
    2.目前混合像元分解算法中存在的问题第25-27页
   ·研究内容第27-28页
第二章 混合像元分解第28-48页
   ·硬分类第28-29页
   ·混合像元分解第29-45页
     ·混合像元第29-31页
     ·线性混合模型第31-35页
     ·光谱吸收指数(SAI)及单一散射反照率(SSA)第35-38页
     ·高斯混合模型第38-39页
     ·几何光学模型第39-41页
     ·随机几何模型第41-42页
     ·模糊模型第42-43页
     ·神经网络模型第43页
     ·支持向量机模型第43-45页
   ·小节第45-48页
第三章 端元选取第48-61页
   ·端元组分第48-49页
   ·影像端元选取方法第49-60页
     ·凸面几何理论第49-51页
     ·选取有效光谱维第51-52页
     ·散点图第52-53页
     ·凸体几何分析第53-54页
     ·N-FINDER算法第54页
     ·单个体进化策略第54-57页
     ·纯净像元指数(PPI)第57-58页
     ·迭代误差分析第58页
     ·自动形态学端元提取第58-59页
     ·光学实时适应光谱识别系统(ORASIS)第59页
     ·其他方法第59-60页
   ·小结第60-61页
第四章 线性混合分析、模糊C均值、神经网络及支持向量机第61-130页
   ·影像数据及预处理第61-66页
     ·Terra(EOS-AM1)第61-62页
     ·中分辨率成像光谱仪(MODIS)第62-64页
     ·高级星载地球热发射反照辐射计(ASTER)第64-65页
     ·ASTER数据预处理第65-66页
   ·线性混合像元分解第66-74页
     ·全最小二乘原理第67-69页
     ·全最小二乘的解第69-74页
   ·模糊c-均值聚类第74-83页
     ·K-均值聚类第75-76页
     ·ISODATA聚类第76-79页
     ·模糊c-均值聚类第79-83页
       ·模糊c-均值聚类原理第79-81页
       ·模糊c-均值聚类算法步骤第81-83页
   ·神经网络第83-88页
   ·支持向量机第88-91页
   ·模拟数据第91-102页
     ·数据准备第91-94页
     ·线性混合分解第94-95页
     ·神经网络第95-97页
     ·模糊c-均值聚类第97-102页
   ·MODIS影像混合像元分解第102-129页
     ·影像数据第102-103页
     ·混合像元分解第103-129页
       ·线性混合分解与神经网络第104-105页
       ·线性混合分解与模糊C均值聚类第105-108页
       ·线性混和分解与支持向量机第108-109页
       ·线性混合像元分解精度分析第109-129页
   ·小节第129-130页
第五章 MODIS亚像元雪填图第130-156页
   ·多种雪端元与非雪端元分解第130-132页
   ·端元选择第132-135页
   ·稳定性第135-136页
   ·地形影响第136-141页
     ·地形校正第136-138页
     ·非负全最小二乘第138-141页
   ·自动Modis亚像元雪填图算法精度分析第141-143页
   ·青藏高原MODIS亚像元雪填图第143-154页
   ·小节第154-156页
第六章 结论与讨论第156-159页
主要参考文献第159-169页
攻读博士期间以第一作者发表的论文第169-170页
致谢第170页

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