高光谱图像类别信息相关技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·课题背景及研究的目的意义 | 第12-16页 |
| ·遥感的定义 | 第12页 |
| ·遥感的分类 | 第12-14页 |
| ·遥感的应用 | 第14-15页 |
| ·遥感研究的主要方向 | 第15-16页 |
| ·有类别信息下的监督分类方法发展现状 | 第16-18页 |
| ·无类别信息下的端元提取技术发展现状 | 第18-22页 |
| ·N-FINDR方法 | 第19页 |
| ·PPI方法 | 第19-20页 |
| ·MEST方法 | 第20页 |
| ·IEA方法 | 第20页 |
| ·ORASIS方法 | 第20-21页 |
| ·AMEE方法 | 第21-22页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第22-24页 |
| 第2章 支持向量机的基本理论 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·支持向量机的主要内容 | 第25-33页 |
| ·线性SVM | 第25-28页 |
| ·广义线性SVM | 第28-29页 |
| ·非线性SVM | 第29-31页 |
| ·核函数 | 第31-33页 |
| ·支持向量机的特点 | 第33页 |
| ·最小二乘SVM | 第33-35页 |
| ·SVM多分类方法 | 第35-38页 |
| ·1-a-r型多分类SVM | 第35-37页 |
| ·1-a-1型多分类SVM | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 基于SVM的保护感兴趣类别法 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·保护感兴趣类别法 | 第41-47页 |
| ·精简样本类别方法 | 第41-42页 |
| ·改变权值法 | 第42-43页 |
| ·结果与分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 端元提取算法的基础知识 | 第48-68页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·高光谱遥感图像数据及表示方式 | 第48-52页 |
| ·线性混合模型 | 第52-55页 |
| ·混合像素的产生 | 第52页 |
| ·光谱混合的物理模型 | 第52-53页 |
| ·模型的数学表达 | 第53-55页 |
| ·预降维处理方法 | 第55-58页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第55-56页 |
| ·MNF变换 | 第56-58页 |
| ·几种典型的端元提取算法 | 第58-67页 |
| ·N-FINDR算法 | 第58-61页 |
| ·SGA算法 | 第61-62页 |
| ·OBA算法 | 第62-65页 |
| ·PPI算法 | 第65-67页 |
| ·其他算法 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 基于距离比较的端元提取算法 | 第68-82页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·改进的SGA算法 | 第69-73页 |
| ·算法的原理及相应的推导 | 第69-71页 |
| ·试验结果及分析 | 第71-73页 |
| ·基于LLSSVM的N-FINDR改进算法 | 第73-77页 |
| ·算法原理 | 第73-75页 |
| ·试验结果 | 第75-77页 |
| ·精简端元数目的光谱解混方法 | 第77-78页 |
| ·像素预处理方法 | 第78-80页 |
| ·野值点的检测与去除 | 第78-79页 |
| ·像素预排序 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 结论 | 第82-85页 |
| 参考文献 | 第85-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
