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基于高光谱遥感的矿物光谱特征分析和提取

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-12页
第一章 引言第12-16页
   ·设计的意义和目的第12-13页
   ·课题背景及发展现状第13-14页
   ·主要内容及组织安排第14-16页
第二章 高光谱遥感技术第16-21页
   ·高光谱遥感第16-17页
   ·典型地物的光谱特征第17-20页
     ·植被第18-19页
     ·岩石、矿物第19页
     ·土壤第19-20页
     ·水体第20页
   ·高光谱数据处理流程第20-21页
第三章 特征光谱在高光谱影像中的提取第21-25页
   ·高光谱数据预处理第21-22页
     ·辐射校正第21页
     ·大气校正第21-22页
     ·条斑去除第22页
     ·几何校正第22页
   ·实测影像特征光谱提取第22-25页
     ·实测影像端元提取第22-23页
     ·混合像元分解第23-25页
第四章 矿物端元光谱的特征分析第25-36页
   ·矿物光谱吸收及其机理第25-26页
   ·矿物元素的光谱特征第26-27页
     ·阳离子光谱特征第26-27页
     ·阴离子光谱特征第27页
   ·矿物光谱特征的分析方法第27-36页
     ·包络线特征因子提取第28-30页
     ·光谱相关性第30-32页
     ·光谱指数第32-35页
     ·光谱导数、微分计算第35-36页
第五章 从原始影像到矿物光谱特征计算的一体化算法设计和实现第36-42页
   ·矿物端元光谱在实测影像中的提取第37-38页
     ·IEA端元提取算法设计第37页
     ·功能实现第37-38页
   ·矿物端元光谱特征因子的计算第38-39页
   ·矿物光谱相关性的计算第39-42页
     ·光谱二值相关性算法设计第39-40页
     ·光谱角度相关性算法设计第40-42页
第六章 实验和结果分析第42-53页
   ·原始影像数据预处理第42-43页
   ·矿物端元提取和混合像元分解第43-45页
   ·矿物光谱特征因子的提取第45-49页
     ·光谱库标准光谱第45-46页
     ·实验区端元光谱第46-49页
   ·矿物光谱相关性的计算第49-50页
   ·矿物光谱指数的计算第50-53页
第七章 总结与展望第53-56页
   ·总结第53-55页
   ·应用和发展第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-59页

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